Google Sets permite ingresar alguna palabras clave como búsqueda y nos tira un montón de términos relacionados con lo que ingresamos.
Combinando a la asociación de términos de Google Sets con un reconocedor de imágenes se le puede dar a una computadora la habilidad de distinguir objetos específicos en una fotografía con muchos menos errores que si intentará diferenciar todos los objetos individualmente.
Por ejemplo: Se puede distinguir que lo que le parece una vaca al reconocedor de objetos en una imagen que también contiene agua y edificios es más probable que sea un bote.
También es más probable en una imagen en la cual se reconoció una persona, una cancha de tennis y una raqueta que lo que parece un limón sea en realidad una pelota de tennis.
El método es limitado dependiendo el contexto ya que algunos objetos están más vinculados con otros mientras que cosas como una botella pueden estar vinculadas con miles de objetos.
De todas formas el uso del algoritmo tiene grandes usos para eliminar la ambiguedad entre algunos objetos con apariencia similar como el caso del limón y la pelota de tennis.
Aquí está el paper original en el que se trata la técnica del método. Recomendable.
Vía DailyTech
El método es limitado dependiendo el contexto ya que algunos objetos están más vinculados con otros mientras que cosas como una botella pueden estar vinculadas con miles de objetos.
De todas formas el uso del algoritmo tiene grandes usos para eliminar la ambiguedad entre algunos objetos con apariencia similar como el caso del limón y la pelota de tennis.
Aquí está el paper original en el que se trata la técnica del método. Recomendable.
Vía DailyTech
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