Googleは画像認識の研究でMicrosoft、Amazon、IBMを打ち負かす

Perficient Digitalの人々は、それぞれの技術の精度を調べ画像認識調査をリリースしました。この調査により、Google VisionはAmazon AWS Rekognition、IBM Watson、Microsoft Azure Computer Visionなどの競合他社を打ち負かしたことがわかりました。

スコア。総合的なスコアは次のとおりです。Googleはテクノロジーの中で最高のスコアを獲得していることがわかります。

方法論。 2人の人間が、2,000枚の画像を収集し、人、風景、チャート、製品などの4つの異なるカテゴリにタグ付けしました。各カテゴリには約500枚の画像があります。画像は2018年11月30日から2019年1月8日まで収集され、タグ付けされました。各人間は、各画像を説明するために5つのタグを作成して割り当てました。 Perficientは、上記の各画像解析APIを介して2,000枚の画像すべてを実行し、各APIからの画像ごとに一意のラベル/タグのセットがある結果を調べました。画像の各タグに値が割り当てられると、次の画像が表示されました。このランキングプロセスは、4月12日から5月9日まで行われました。

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ここにもっとたくさん。この調査では、データを細かく切り分けるための複数の方法を実際に掘り下げたため、ここで調査全体を確認することをお勧めします。

なぜ私たちは気にしますか。まず、画像認識技術は非常に正確であり、日々良くなっています。 80%の信頼スコアで、「人間の手のタグ」のスコアは、Amazon AWS Rekognition、Google Vision、およびMicrosoft Azure Computer Visionの結果と基本的に同等であることがわかりました。

次に、GoogleとBingはどちらも検索で画像認識を行いますが、各検索エンジンが使用しているものは、おそらく企業が一般に公開するものよりも少し高度で最先端のものであると想定します。 API。したがって、画像認識に関しては、GoogleおよびBingでの画像検索がさらに優れていると想定する必要があります。


著者について

Barry Schwartzは、検索エンジンランドのニュースエディターであり、ニューヨークに拠点を置くWebコンサルティング会社RustyBrickを所有しています。また、SEMトピックに関する人気のある検索ブログであるSearch Engine Roundtableも運営しています。