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谷歌搜索引擎图像识别能力最强,远超其他科技巨头搜索

发布时间:2019-08-18

Perficient Digital的研究团队发布了一份对搜索引擎图像识别的研究报告。报告显示,谷歌搜索在图像识别方面取得了81.7%的准确率,远超其他科技搜索公司。

在本次的搜索引擎识图研究中,共对亚马逊AWS Rekognition、谷歌图像识别搜索、IBM Watson 及微软Azure Computer Vision进行了图像识别对比,对比研究结果的准确度如下:谷歌Vision(准确率81.7%),亚马逊AWS Rekognition排在第二位(准确率77.7%),微软Azure排名第三(准确率75.8%),IBM Watson排名最后(准确率55.6%)。

针对搜索引擎的图像识别能力和可应用性,图像识别引擎与人类的想法相匹配的程度如何?

匹配人类描述评估的不同之处在于,研究人员向用户呈现了每个引擎为每个图像提供的前五个最高置信度标签,而没有告诉他们来自哪个图像识别引擎。然后,在2000张图像中,研究人员要求用户选择并排列他们认为最能描述图像的前五个标签。与之前的数据集不同,这里的重点是最佳匹配人类的想法。

研究结果显示,四个图像识别引擎和人类水平之间的差距非常大。值得注意的是,四个引擎中谷歌图像识别搜索明显性能更高,但手动标记结果的选择频率仍远高于任何引擎给出的结果。 总之,人类仍然可以比机器API更好地识别图像,并对其他人解释自己的看法。这是因为几个因素的作用,其中包括语言的特异性、具备广阔背景知识基础的引擎常常会关注对人类没有重大意义的属性,因此虽然这些属性是准确的,但人类更有可能描述他们的感受,更准确地识别图像。

很明显,谷歌图像识别搜索是这场比拼中的赢家,在原始精度和与人类描述图像的一致性上处于领先。 IBM Watson在测试中排名最后,但应该注意到IBM Watson在自然语言处理方面表现优异,而NLP这不是本研究的重点。它是迄今为止唯一一家为自定义NLP模型创建构建完整GUI的主要AI供应商,Watson平台不仅允许分类,还允许通过该GUI提取自定义实体。 同样令人兴奋的是,当置信度大于90%时,四个引擎中的三个引擎的原始精度得分要高于人类手动标记。 这是图像识别引擎性能和发展潜力的强有力的证明。不过,从图像识别引擎以类似人类的方式描述图像,并以此进行图像标记的表现来看,未来还有很长的路要走。

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