Image Net: So funktioniert Googles Fotoerkennung

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Im letzten Monat hat Google eine überraschend gute Bilderkennung in die Bildersuche integriert und hat damit fast unbemerkt einen gewaltigen Schritt nach vorne gemacht. Nun gibt Google einen kleinen Einblick in die dahinterliegende Technologie und zeigt sich selbst begeistert von den großen Fortschritten.


Die Suche nach einfachen Begriffen wie „Beach“, „Food“, „Car“ in den eigenen Bildergalerien mag für einen Menschen keine große Herausforderung darstellen, für einen Algorithmus ist es aber eine wahre Meisterleistung – und diese erbringt Googles Fotosuche mitlerweile. Die dahinter stehende Technologie wurde in nur 6 Monaten implementiert.

Google Image Recognition

Im Oktober letzten Jahres bekamen die Google Ingenieure eine Technologie zu sehen, die lernfähig ist und Fotos relativ zuverlässig erkennen kann – und das noch mit überraschend wenig Ressourcen. In der Präsentation der Uni Toronto wird die Technologie erklärt, die mit nur 27 GB „Gehirn“ auskommt und die Fotos in kleine Stücke zu 224×224 Pixel speichert und analysiert.

Google Image Recognition

Der Algorithmus analysiert Fotos mit einer Größe von 256×256 Pixel und schneidet aus diesen noch einmal ein 224×224 Pixel großes Analyse-Bild heraus. Dieses wird dann in 7 versteckte Layer eingeteilt und nach über 60 Millionen Merkmalen durchsucht. Google hat die Technik Ende 2012 lizenziert und innerhalb von 6 Monaten in die eigenen Systeme integrieren können.

False Positive: Hund
False Positive: Hund

False Positive: Schlange
False Positive: Schlange

Jedem Foto werden dabei verschiedene Tags zugeordnet, von denen das System aktuell etwas mehr als 1.100 kennt, und der mit der größten Übereinstimmung dem Bild zugeordnet. Natürlich gibt es dabei auch eine Reihe von Falscherkennungen, diese bewegen sich aber mittlerweile schon in dem Bereich, den auch ein Mensch verwechseln könnte – wie Google am Beispiel einer Schlange und einer Schnecke zeigt.

» PDF: ImageNet Validation
» Artikel im Google Research-Blog



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