この研究の目的は、コンピューターのスケッチの「意味理解」を可能にすることでした。コンピューターは、図に示されているものを理解し、オプションを提案する必要があります。 このような識別に対する人間の認識でさえうまく機能しないことが多いという事実により、タスクは非常に複雑でした。システムをトレーニングするために使用された20,000のスケッチの作成されたサンプルから、人々はケースの73％のみで写真の内容を正しく把握することができました。
たとえば、下の写真では、どのように表示されますか？
スケッチを認識するために、研究者は分類を容易にするためにスケッチの特別な表現を開発しました。 その結果、開発された方法は、56％の精度で描画を認識できることがわかりました。これは、原則として、73％の人間の結果に匹敵します。
Windows 、 MacOS 、 iOSの 3つのアプリケーションを使用して、どのように機能するかを試すことができます。
これは次のように見えます-原則として、あなたが描かれているオブジェクトの真に特徴的な特徴を、たとえうらやましい描画能力で伝えようとしても悪くありません：
ここでは、研究者が使用した研究およびテストスケッチセットの結果を表すPDFドキュメントを見ることができます。