Изобретение принадлежит Тобиасу Вейанду и его коллегам. Они приступили к работе, разделив мир на более чем 26 000 участков разного размера, который зависит от количества сделанных там изображений.
Затем ученые создали базу данных привязанных к геолокации изображений из сети. Получилось огромное хранилище данных, 126 миллионов изображений. Часть из них Вейанд использовал, чтобы научить нейронную сеть опознавать сектор только по фотографии.
В результате система, названная PlaNet, «способна локализовать 3,6% изображений с точностью до улицы и 10,1% — с точностью до города», говорит Вайанд. Более того, она определяет страну происхождения в 28,4% случаев и континент — в 48%.
Ученые сравнили этот результат с ответами 10 опытных путешественников. Они использовали игру www.geoguessr.com, и PlaNet выиграл со средней погрешность в 1131,7 км, тогда как погрешность людей составила 2320,75 км.
«Мы думаем, что PlaNet побеждает человека, потому что видела гораздо больше мест, чем человек когда-либо может посетить, и изучила такие нюансы, которые даже опытному путешественнику трудно различить», — считает Вейанд.