推行 热搜:

要害词搜刮曾经过期了 构图感知搜刮引擎问世

   日期:2017-10-14     阅读:93    批评:0    
中心提示:找到一张称心的图有多难?起首第一步固然是输出要害词,不外每每会表现出许多的后果,我们需求选择差别颜色、尺寸来进一步准确搜
找到一张称心的图有多难?

起首第一步固然是输出要害词,不外每每会表现出许多的后果,我们需求选择差别颜色、尺寸来进一步准确搜刮范畴。许多图片网站提供了更细致的挑选条件,来协助用户疾速找到适宜的图片,不外后果照旧不敷抱负,基于条件搜刮的办法仍然不敷「兽性化」。

一张图中有许多元素,这些元素的地位每每不行控,我们需求在少量类似的图中找到适宜构图的那一张,整个进程很费时。Shutterstock 提供了一种新的搜刮东西 Composition Aware Search,用户可以基于构图更疾速地找到准确的后果。

构图感知搜刮引擎

这个东西运用的是深度学习技能,基于 Shutterstock 的下一代视觉模子,将呆板视觉、天然言语处置和信息检索技能相联合,在海量的图库中找到与搜刮规范相婚配的后果。添加要害词到画布中,然后挪动到想要的地位,就可以看到对应构图的图片。

举个例子,输出要害词「cat」,挪动到右边,再添加要害词「dog」,放到左边,就可以找到右边是猫,左边是狗的图片。随意挪动要害词的地位,可以在搜刮后果中及时看到变动。

(点击体验 Composition Aware Search )


许多用户找图费工夫,很大的缘由便是对构图不称心,比方用于幻灯片的配景,图上要有适宜的空间留着写文案。在 Shutterstock 的新东西中,你还能自界说文本地位,找到有适宜留白的图片。


Shutterstock 开创人 Jon Oringer 提到:「这项技能的次要打破在于,我们只需求训练模子来辨认内容是什么,而地位变革可以交给深度神经网络来完成。」

对设计师和许多需求常常找图的用户来说,这个东西可以极大地提拔找图的服从。

用呆板学习辨认视觉内容

这个东西由 Shutterstock 外部的盘算机视觉团队开辟,客岁他们就曾推出了反向搜刮和类似图片搜刮的功用,这些技能的目标都是为了让用户更疾速地找到想要的图片。

许多公司都在用呆板学习来对视觉内容停止标志和分类。Pinterest 和批发商 Target 合作晋级了照相搜刮,可以反向搜刮菜单,还能搜刮到商品。某成人网站也开端启用 AI 零碎,运用呆板学习来辨认 XX 明星,主动标志 500 万个视频内容。

基于构图的搜刮东西是 Shutterstock 用 AI 改动图片搜刮的另一打破,不外现在这项技能还处在测试阶段,只能辨认一些复杂的内容。
 
打赏
 
更多>同类资讯
0相干批评

引荐图文
引荐资讯
点击排行
网站首页  |  关于我们  |  联络方法  |  运用协议  |  版权隐私  |  网站舆图  |  排名推行  |  告白效劳  |  网站留言  |  RSS订阅  |  违规告发  |  鄂ICP备14001892号-2