shutterstock使用机器学习让你根据构图搜索图像
许多公司正在利用机器学习来标记和搜索视觉内容。Pinterest可以让你在视觉上找到相似的图像，以便追踪你正在寻找的配方或夹克，而Pornhub则使用机器学习来自动识别视频中的色情明星。不过，Shutterstock公司已经开发出这种技术的一种更新颖的实现方式：使用机器学习来识别图像的布局。
今天发布的新工具目前可以在公司的测试网站Shutterstock Labs上找到。您可以搜索各种元素（在上面的链接中是葡萄酒和奶酪），然后移动图标以指定它们在图像中的显示位置。你也可以指定你想要空白的地方-完美的设计师谁是寻找一个特定的布局和放置文字的地方。
基于这个测试版的经验，这个工具是快速的，设计良好，但并不总是有用的。在桌子上找到葡萄酒和奶酪以各种方式摆放的图片很好，但是没有办法指定更复杂的构图，包括任何涉及3D空间的排列。此外，只需向左或向右移动图标，有时会返回非常不同的结果。
有趣的是，Shutterstock在其新闻稿中指出，它并没有打算训练算法来对空间排列进行分类，只是为了识别物体。有关布局的信息只是作为分析的一部分收集起来的，后来被确定为有用的信息类别。这是一个很好的例子，说明了这种机器学习如何为用户提供改进，这些改进不是很令人兴奋，但至少非常有用。
- 发表于 2021-06-21 10:36
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- 分类：互联网
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