Studie zeigt: So gut erkennt Google Bilder
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Perficient Digital veröffentlichte eine Bilderkennungsstudie, in der die Genauigkeit der jeweiligen Technologien untersucht wurde. Die Studie ergab, dass Google Vision die Mitbewerber wie Amazon AWS Rekognition, IBM Watson und Microsoft Azure Computer Vision geschlagen hat.
Vorgehen
Drei Tester sammelten 2.000 Bilder in vier verschiedenen Kategorien und mussten diese mit bis zu 5 Tags versehen. Perficient hat alle 2.000 Bilder über jede der aufgelisteten Bildanalyse-APIs ausgeführt und sich die Ergebnisse angesehen, bei denen für jedes Bild von jeder API ein eindeutiger Satz von Labels beziehungsweise Tags vorhanden waren. Wenn für das Bild ein Wert zugewiesen wurde, wurde das nächste Bild angezeigt. Jede Kategorie hat ungefähr 500 Bilder.
Die vier Kategorien:
Der klare Gewinner ist Google Vision
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Zusammenfassend kann der Mensch immer noch besser sehen und erklären, als es Maschinen-APIs können. Das liegt an mehreren Faktoren, einschließlich der Sprachspezifität und vor allem an der größeren kontextbezogenen Wissensbasis.
Die Suchmaschinen konzentrieren sich häufig auf Attribute, die für den Menschen nicht von großer Bedeutung sind. Während die APIs genau sind, beschreiben Menschen mit größerer Wahrscheinlichkeit, was bei einem Bild das Entscheidende ist. Trotzdem ist es bemerkenswert, wie weit die Bilderkennungssoftware mittlerweile ist.
Quelle: perficientdigital.com
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