Бесплатный инструмент анализа изображений Google AI

Google предлагает инструмент классификации изображений AI, который анализирует изображения для классификации контента и присвоения им меток.

Инструмент предназначен для демонстрации Google Vision, который может автоматически масштабировать классификацию изображений, но может использоваться как отдельный инструмент, чтобы увидеть, как алгоритм обнаружения изображений рассматривает ваши изображения и для чего они нужны.

Даже если вы не используете Google Vision API для масштабирования обнаружения и классификации изображений, этот инструмент дает интересное представление о том, на что способны алгоритмы Google, связанные с изображениями, что делает интересной загрузку изображений, чтобы увидеть, как алгоритм Google Vision их классифицирует. .

Этот инструмент демонстрирует алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения Google для понимания изображений.

Это часть пакета Google Cloud Vision API, который предлагает модели машинного обучения машинного зрения для приложений и веб-сайтов.

Отражает ли инструмент Cloud Vision алгоритм Google?

Это всего лишь модель машинного обучения, а не алгоритм ранжирования.

Таким образом, нереально использовать этот инструмент и ожидать, что он что-то отразит в алгоритме ранжирования изображений Google.

Тем не менее, это отличный инструмент для понимания того, как алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения Google могут понимать изображения, и он даст образовательное представление о том, насколько продвинуты современные алгоритмы, связанные со зрением.

Информацию, предоставляемую этим инструментом, можно использовать, чтобы понять, как машина может понять, о чем изображение, и, возможно, дать представление о том, насколько точно это изображение соответствует общей теме веб-страницы.

Чем полезен инструмент классификации изображений?

Изображения могут играть важную роль в видимости в поиске и CTR из-за различных способов отображения контента веб-страницы в Google.

Потенциальные посетители сайта, изучающие тему, используют изображения для перехода к нужному контенту.

Таким образом, использование привлекательных изображений, релевантных для поисковых запросов, может в определенных контекстах быть полезным для быстрого сообщения о том, что веб-страница имеет отношение к тому, что ищет человек.

Инструмент Google Vision позволяет понять, как алгоритм может просматривать и классифицировать изображение с точки зрения того, что находится на изображении.

Руководство Google по поисковой оптимизации изображений рекомендует:

«Качественные фотографии привлекают пользователей больше, чем размытые, нечеткие изображения. Кроме того, четкие изображения более привлекательны для пользователей в миниатюре результатов и повышают вероятность получения трафика от пользователей».

Если у инструмента Vision возникают проблемы с определением того, о чем изображение, то это может быть сигналом о том, что потенциальные посетители сайта могут столкнуться с теми же проблемами и решить не посещать сайт.

Что такое инструмент изображений Google?

Этот инструмент представляет собой способ демонстрации Google Cloud Vision API.

Cloud Vision API — это служба, которая позволяет приложениям и веб-сайтам подключаться к инструменту машинного обучения, предоставляя сервисы анализа изображений, которые можно масштабировать.

Сам автономный инструмент позволяет загружать изображение и сообщает, как его интерпретирует алгоритм машинного обучения Google.

На странице Google Cloud Vision описывается, как можно использовать сервис следующим образом:

«Cloud Vision позволяет разработчикам легко интегрировать функции обнаружения зрения в приложения, включая маркировку изображений, обнаружение лиц и ориентиров, оптическое распознавание символов (OCR) и маркировку явного контента».

Вот пять способов, которыми инструменты анализа изображений Google классифицируют загруженные изображения:

1. Лица.
2. Объекты.
3. Этикетки.
4. Характеристики.
5. Безопасный поиск.

Лица

Вкладка «лица» предоставляет анализ эмоций, выраженных изображением.

Точность этого результата довольно точна.

На изображении ниже изображен человек, описанный как растерянный, но на самом деле это не эмоция.

ИИ описывает эмоции, выраженные на лице, как удивленные, с оценкой достоверности 96%.

Объекты

Вкладка «объекты» показывает, какие объекты есть на изображении, например, очки, человек и т. д.

Инструмент точно идентифицирует лошадей и людей.

Этикетки

На вкладке «Ярлыки» отображаются сведения об изображении, которое распознает Google, например уши и рот, а также концептуальные аспекты, такие как портрет и фотография.

Это особенно интересно, потому что показывает, насколько глубоко ИИ изображений Google может понимать, что находится на изображении.

Использует ли Google это как часть алгоритма ранжирования? Это то, что неизвестно.

Характеристики

Свойства — это цвета, используемые в изображении.

На первый взгляд смысл этого инструмента не очевиден и может показаться, что он бесполезен.

Но на самом деле цвета изображения могут быть очень важны, особенно для избранного изображения.

Изображения, содержащие очень широкий диапазон цветов, могут быть признаком плохо подобранного изображения с раздутым размером, на что следует обратить внимание.

Еще одна полезная информация об изображениях и цвете заключается в том, что изображения с более темным цветовым диапазоном, как правило, приводят к увеличению файлов изображений.

С точки зрения SEO, раздел «Свойства» может быть полезен для определения изображений на всем веб-сайте, которые можно заменить на изображения меньшего размера.

Кроме того, следует обратить внимание на цветовые диапазоны для избранных изображений, которые приглушены или даже в оттенках серого, поскольку избранные изображения, в которых отсутствуют яркие цвета, как правило, не появляются в социальных сетях, Google Discover и Google News.

Например, яркие избранные изображения можно легко сканировать и, возможно, получать более высокий рейтинг кликов (CTR) при отображении в результатах поиска или в Google Discover, поскольку они привлекают внимание лучше, чем приглушенные и выцветшие изображения. на задний план.

Есть много переменных, которые могут повлиять на показатели CTR изображений, но это дает возможность масштабировать процесс аудита изображений всего веб-сайта.

eBay провел исследование изображений продуктов и CTR и обнаружил, что изображения с более светлым фоном, как правило, имеют более высокий CTR.

Исследователи eBay отметили:

«В этой статье мы обнаружили, что функции изображения продукта могут влиять на поведение пользователей при поиске.

Мы обнаружили, что некоторые функции изображения коррелируют с CTR в системе поиска товаров и что эти функции могут помочь в моделировании рейтинга кликов для приложений для поиска покупок.

Это исследование может дать продавцам стимул предоставлять более качественные изображения для продуктов, которые они продают».

Как ни странно, использование ярких цветов для избранных изображений может быть полезным для повышения CTR для сайтов, которые зависят от трафика из Google Discover и Google News.

Очевидно, что на CTR в Google Discover и Google News влияет множество факторов. Но изображение, которое выделяется среди других, может быть полезным.

По этой причине использование инструмента Vision для понимания используемых цветов может быть полезным для масштабированного аудита изображений.

Безопасный поиск

Безопасный поиск показывает, как изображение ранжируется для небезопасного контента. Описания потенциально небезопасных образов следующие:

• Взрослый.
• Подделка.
• Медицинский.
• Насилие.
• Пикантный.

В поиске Google есть фильтры, которые оценивают веб-страницу на наличие небезопасного или неприемлемого содержания.

По этой причине раздел инструмента «Безопасный поиск» очень важен, потому что, если изображение непреднамеренно запускает фильтр безопасного поиска, веб-страница может не ранжироваться для потенциальных посетителей сайта, которые ищут контент на веб-странице.

На приведенном выше снимке экрана показана оценка фотографии скаковых лошадей на ипподроме. Инструмент точно определяет, что на изображении нет медицинского контента или контента для взрослых.

Текст: оптическое распознавание символов (OCR)

Google Vision обладает замечательной способностью читать текст на фотографии.

Инструмент Vision способен точно прочитать текст на изображении ниже:

Как видно выше, у Google есть возможность (через Оптическое распознавание символов, также известное как OCR), чтобы читать слова на изображениях.

Однако это не свидетельствует о том, что Google использует OCR для ранжирования в поиске.

Дело в том, что Google рекомендует использовать слова вокруг изображений, чтобы помочь ему понять, о чем изображение, и может случиться так, что даже для изображений с текстом внутри них Google по-прежнему зависит от слов, окружающих изображение, чтобы понять, что это за изображение. о и актуально для.

В рекомендациях Google по поисковой оптимизации изображений неоднократно подчеркивается необходимость использования слов для предоставления контекста изображениям.

«Добавив больше контекста вокруг изображений, результаты могут стать гораздо более полезными, что может привести к более качественному трафику на ваш сайт.

…По возможности размещайте изображения рядом с соответствующим текстом.

…Google извлекает информацию о предмете изображения из содержимого страницы…

… Google использует замещающий текст вместе с алгоритмами компьютерного зрения и содержимым страницы, чтобы понять суть изображения».

Из документации Google очень ясно, что Google зависит от контекста текста вокруг изображений для понимания того, о чем изображение.

Еда на вынос

Инструмент Google Vision AI предлагает способ протестировать Google Vision AI, чтобы издатель мог подключиться к нему через API и использовать его для масштабирования классификации изображений и извлечения данных для использования на сайте.

Но он также дает представление о том, как далеко продвинулись алгоритмы маркировки изображений, аннотаций и оптического распознавания символов.

Загрузите изображение сюда, чтобы увидеть, как оно классифицируется, и видит ли его машина так же, как и вы.

Дополнительные ресурсы:

---

Избранное изображение Максима Шмелёва/Shutterstock