हॉट डॉग! येल्प फोटो वर्गीकरण खाद्य शॉट्स को ब्राउज़ करना आसान बनाता है

भौंकना

से भिन्न एचबीओ से प्रेरित नया ऐप सिलिकॉन वैली, जिसका वास्तव में कुछ हंसी-मजाक के अलावा वास्तविक दुनिया में बहुत अधिक उपयोग नहीं है, येल्प का नया हॉट डॉग-पहचान ऐप येल्प उपयोगकर्ताओं के लिए एक बेहतर अनुभव बनाने के लिए काम करता है। तंत्रिका नेटवर्क 20 से अधिक विभिन्न प्रकार के भोजन की पहचान करता है, प्रत्येक व्यंजन को वर्गीकृत करता है ताकि उपयोगकर्ता कुछ सौ तस्वीरों को देखे बिना यह पता लगा सकें कि नया डिनर बर्गर कैसा दिखता है। पिज़्ज़ा की भूख है? फ़ोटो, भोजन विकल्प पर टैप करें, फिर पिज़्ज़ा टैब पर क्लिक करें और देखें कि क्या वह रेस्तरां जिसे आप हमेशा आज़माना चाहते थे, शीर्ष पर टमाटर के बड़े टुकड़े रखता है या क्या उनके पास गहरी डिश है।

गोयने ने कहा, "कई फोटो ऐप्स और वेब के माध्यम से फ़ोटो का चलन बढ़ रहा है," यह जानकारी का उपभोग करने का एक नया पसंदीदा तरीका है। इनमें से कुछ कम जोखिम वाले विकल्पों के लिए, जैसे दोपहर के भोजन के लिए एक विकल्प ढूंढना जहां आपको बहुत अधिक शोध करने की आवश्यकता नहीं है और आप बहुत अधिक पैसा खर्च नहीं कर रहे हैं, तस्वीरें उस शोध को करने का एक शानदार तरीका है।

इस वर्ष की शुरुआत में लॉन्च किया गया सॉफ़्टवेयर, उपयोगकर्ता की प्रतिक्रिया का परिणाम है। येल्प ने कहा कि, जब रेस्तरां की समीक्षाओं की बात आती है, तो कुछ सबसे आम सवाल यह थे कि क्या उनके पास एक निश्चित पकवान था। अन्य उपयोगकर्ताओं द्वारा अपलोड की गई तस्वीरों को व्यवस्थित करके, येल्प उस जानकारी को अधिक सटीक तरीके से प्रस्तुत करने में सक्षम है।

संकल्पात्मक तंत्रिका नेटवर्क मिलर ने कहा, यह Google शोधकर्ताओं द्वारा बनाए गए मॉडल पर आधारित था। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म अक्सर डेवलपर्स के बीच साझा किए जाते हैं, इसलिए नए कार्यक्रमों को नए सिरे से शुरू करने की आवश्यकता नहीं होती है - जैसे Google का वाई-फाई-मुक्त ऑब्जेक्ट पहचान एल्गोरिदम. येल्प ने प्रत्येक खाद्य श्रेणी के लिए सिस्टम को हजारों छवियां खिलाकर सिस्टम को विस्तारित वस्तु पहचान क्षमताएं प्रदान कीं। उस डेटा के साथ, कंप्यूटर यह जानने में सक्षम था कि हॉट डॉग को सैंडविच से क्या अलग बनाता है।

खाद्य श्रेणियों के साथ-साथ, छवियों को आंतरिक और बाहरी के शॉट्स के आधार पर स्वचालित रूप से क्रमबद्ध किया जाता है मेनू की तस्वीरें.

येल्प उपयोगकर्ता की प्रतिक्रिया और कृत्रिम बुद्धिमत्ता दोनों का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए करता है कि कौन सी तस्वीरें पहले दिखानी हैं। जबकि कंपनी फ़ोटो ऑर्डर करने के लिए सॉफ़्टवेयर विकसित करना जारी रख रही है, सॉफ़्टवेयर उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया को मिश्रित करता है - जिसमें "सहायक" और "पसंद" पर क्लिक शामिल हैं - और इसे एक एआई प्रोग्राम के साथ मिलाता है जो सूची के अंत में धुंधली, गहरे रंग की तस्वीरें डालता है और फ़ील्ड की अच्छी गहराई और शीर्ष पर अधिक कंट्रास्ट वाली छवियां डालता है। सूची। प्रोग्राम समान फ़ोटो को एक पंक्ति में तीन बर्गर की तरह एक-दूसरे के ठीक बगल में दिखने से रोकने का भी प्रयास करता है, और यह निर्धारित करता है कि मुख्य फ़ोटो के रूप में किस छवि का उपयोग किया जाए।

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येल्प के सॉफ्टवेयर इंजीनियर कंप्यूटर को सबसे महत्वपूर्ण वस्तु को पहचानना सिखाने के लिए भी काम कर रहे हैं फोटोग्राफ है, ताकि जब छवियों को वेब पेज के विभिन्न क्षेत्रों में फिट करने के लिए क्रॉप किया जाए, तो विषय स्थिर रहे शामिल.

सॉफ़्टवेयर उपयोगकर्ताओं को समीक्षा फ़ोटो को छांटने में मदद कर रहा है, जिनकी संख्या सबसे लोकप्रिय रेस्तरां में 1,000 से अधिक हो सकती है। उपयोगकर्ता इस सुविधा को सार्वभौमिक रूप से नहीं देख पाएंगे, क्योंकि केवल कुछ तस्वीरों वाले स्थान श्रेणी संगठन को एकीकृत नहीं करते हैं।

येल्प छवि वर्गीकरण प्रणाली को और अधिक क्षेत्रों में लाने की योजना बना रहा है और वर्तमान में शोध कर रहा है कि एक समान सुविधा घरेलू सेवाओं और ऑटोमोटिव की तलाश करने वाले उपयोगकर्ताओं को कैसे मदद कर सकती है।

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