Вторник, 5 ноября, 2024

Не полагайтесь на распознавание растений смартфоном: точность приложений около 4%

Если вам приходится сталкиваться с растениями, особенно ядовитыми – не полагайтесь на распознающие растения приложения. Существует много программ для смартфонов, которые предназначены для идентификации растений по фотографиям, но тесты показали, что большинство из них очень не точны.

Джули Пикок из Университета Лидса, Великобритания и ее коллеги оценили шесть самых популярных программ: Google Lens, iNaturalist, Leaf Snap, Pl@ntNet, Plant Snap и Seek. Они пытались идентифицировать 38 видов растений в их природной среде обитания в четырех местах Ирландии, с каждым приложением. Команда обнаружила, что некоторые программы получили очень низкие оценки, в то время как даже самые лучшие не достигли 90-процентной точности.

«Есть много причин, почему важно, чтобы приложения были точными или люди знали, что эти приложения являются справочниками, но точно не идеальными», — говорит Пикок. Например, люди могут ошибочно определить важные местные виды как инвазивные и удалить их из своих садов или употреблять в пищу потенциально опасные дикие растения, считая их безвредной разновидностью.

Но Пикок не считает, что люди не должны использовать эти приложения, если они понимают ограничения. «У них огромный потенциал для того, чтобы люди стали больше приобщаться к растениям», — говорит она.

Приложения используют алгоритмы искусственного интеллекта, обученные на большом количестве фотографий растений с подписями. Во время обучения искусственный интеллект учат распознавать не только обучающие фотографии, но и обнаруживать сходство между ними и новыми фотографиями, что позволяет идентифицировать растения.

В общем, все приложения лучше распознавали цветы, чем листья, что, по мнению исследователей, связано с большим разнообразием форм и цветов, и таким образом искусственный интеллект этих приложений получает больше подсказок. Но это было не всегда так. Приложение iNaturalist смогло правильно определить только 3,6% цветов и 6,8% листьев. Plant Snap правильно определил 35,7 % цветов и 17,1 % листьев. Высокую точность достиг Pl@ntNet — 88,2 процента.

Євген
Євген
Евгений пишет для TechToday с 2012 года. По образованию инженер,. Увлекается реставрацией старых автомобилей.

Vodafone

Залишайтеся з нами

10,052Фанитак
1,445Послідовникислідувати
105Абонентипідписуватися