shutterstock使用機器學習讓你根據構圖搜尋影象
許多公司正在利用機器學習來標記和搜尋視覺內容。Pinterest可以讓你在視覺上找到相似的影象，以便追蹤你正在尋找的配方或夾克，而Pornhub則使用機器學習來自動識別影片中的色情明星。不過，Shutterstock公司已經開發出這種技術的一種更新穎的實現方式：使用機器學習來識別影象的佈局。
今天釋出的新工具目前可以在公司的測試網站Shutterstock Labs上找到。您可以搜尋各種元素（在上面的連結中是葡萄酒和乳酪），然後移動圖示以指定它們在影象中的顯示位置。你也可以指定你想要空白的地方-完美的設計師誰是尋找一個特定的佈局和放置文字的地方。
基於這個測試版的經驗，這個工具是快速的，設計良好，但並不總是有用的。在桌子上找到葡萄酒和乳酪以各種方式擺放的圖片很好，但是沒有辦法指定更複雜的構圖，包括任何涉及3D空間的排列。此外，只需向左或向右移動圖示，有時會返回非常不同的結果。
有趣的是，Shutterstock在其新聞稿中指出，它並沒有打算訓練演算法來對空間排列進行分類，只是為了識別物體。有關佈局的資訊只是作為分析的一部分收集起來的，後來被確定為有用的資訊類別。這是一個很好的例子，說明瞭這種機器學習如何為使用者提供改進，這些改進不是很令人興奮，但至少非常有用。
- 發表於 2021-06-21 10:36
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- 分類：網際網路
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