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geoguessr这款游戏如何下载
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GeoGuessr AB
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Imagine yourself being thrown out somewhere in the world. Your mission is to figure out where you are! GeoGuessr takes you from the most desolate roads in Australia to the busy, bustling streets of New York City.
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谷歌推出“超人”神经网络，不服来挑战（附网址）
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要猜测随机选择的谷歌街景图片的位置是很难的，即使是见多识广的人类。然而，这对于谷歌最新的人工智能机器来说，却相对容易。
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随机从网络上挑一张照片，仅凭图片本身确定它是在哪儿拍摄的，这是件比较困难的事。如果图片上显示的是一座有名的建筑或地标，如艾菲尔铁塔或尼亚加拉大瀑布，当然就比较简单。但当图片缺乏具体位置线索，比如是在室内拍摄，显示的是宠物、食物或其他东西时，难度就相当大了。
人类在这方面做得比较好，利用了各种知识来帮助自己。比如出现的标志类型和语言、植被类型、建筑风格、交通方向等等。人类一生都在积累这些地理位置线索。
因此，不难想到，机器也可以加入该任务。事实上，他们已经加入。
谷歌计算机视觉专家托比亚斯o韦安德（Tobias Weyand）和其几个伙伴制造了一个机器，只需通过内置的像素就能确定几乎任何图片的位置。这个新机器明显要优于人类。甚至可以使用一些聪明的伎俩来确定室内图片和宠物、食物等没有位置线索的特殊图片的地理位置。
他们的方法很简单，至少在机器学习领域是这样的。开始，韦安德和其伙伴们将世界分成由 26000 多个大小各异的方块组成的网格，这主要由拍摄地的图片数量决定。大城市的网络结构肯定要比偏远地区精细的多。不过，谷歌团队忽略了海洋和极地地区，因为那里很少被拍摄。
接下来，研究小组从网上创建了一个已定位过的图片数据库，并使用位置数据来确定每个拍摄图片的网格方块。这是一组庞大的数据，包含1.26亿张图片，还有它们的 Exif （可交换图像文件） 位置数据。
为了教会强大的神经网络仅靠图片本身就能确定网格位置，韦安德及其伙伴们使用了 9100万张图片。他们的想法是将一张图片输入到这个神经网络，然后输出一个特别的网格位置或一组可能的备选情况。
然后，它们用数据集中余下的3400万张图片验证了神经网络。最后，又以各种不同的方法测试了其称之为 PlaNet 的网络。
结果是非常有趣的。为了衡量机器的精确性，他们输入了230 万张来自网络相册的地理标记图片，看它是否能准确的定位这些图片的位置。PlaNet对街区级图片的准确定位率为 3.6％，市区级为 10.1％。此外，对于28.4％ 的图片，它能识别出是在哪国拍摄的，48.0 % 的图片能判断出来自哪个大洲。
这已经是相当不错的了。为了证实其究竟有多好，韦安德将 PlatNet 与10个见多识广的人进行了一次对决。为了此次测试，他们使用了一个在线游戏。该游戏为选手呈现一张随机从谷歌街景上选择的图片，然后让他们在世界地图上确定位该图片的位置。
任何人都可以通过&&玩这个游戏。试一试，很有趣。
毋庸置疑，PlaNet 完胜人类。“总体而言，PlaNet 赢了50 轮中的28 轮，平均定位误差为1131.7 km。而人类的平均定位误差为2320.75 km。”韦安德和其伙伴们说。”这次小规模实验表明， PlatNet 在街景地图定位方面具有超人的表现。”
这就引发了一个有趣的问题：在不借助人类依赖的植被、建筑风格等线索的情况下， PlaNet 是如何取得如此好的表现的？韦安德说：“我们认为PlaNet具备人类没有的优势，因为它所看到的地方比任何人到过的地方都要多，并获得了不同地方的细微的线索，这些哪怕是见多识广的人也无法辨识。”
他们进行了进一步的实验，用该机器来定位没有位置线索的图片，如那些在室内或对特定物品进行的拍摄。当所需定位图片和图辑中其它图片一样，都是在同一个地方被拍摄的（这是可能的）。该机器只需通过查找图辑中其它图片的拍摄位置，然后假定某张具体的图片也是在同一位置被拍摄的。
这项令人印象深刻的工作再次展示了神经网络的实力。或许更令人印象深刻的是，该模型使用了相对较少的存储器，而不像其他方法使用上千兆字节。“我们的模型仅使用377 MB，刚好适合智能手机的内存”韦安德和其伙伴们说。
超人神经网络赋予智能手机的力量，让人非常好奇。现在，它离我们肯定不会远了！
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每次猜完，网站都会把你标记的地方和实际正确的地方做一个对比。当然是距离差的越近，分数越高。比如在上面那个图里，实际地方就是保加利亚的一个小镇。
由于 google street view 会模糊人脸和车牌号，所以难度还是很大的。
如果你感兴趣的话，GeoGuessr 绝对会让你玩上好久。
谷歌街景的车貌似见过几次
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: 官网无法打开: 七牛的沒備案也可以用嘛？: 就是用ffmpeg把靜態圖片轉換成vp8編碼的webm文件，然後在頁面用video src=xxx顯示圖片，我們做了自動轉換腳本。再具體那就是ffmpeg命令的用法了。: 没有农历重复的基本都不用: 熟悉的小电视: 哈哈哈哈~我的流量都用不完的。: 怎么玩的？
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