如果随便给你一张照片仅憑这张照片本身让你辨别照片是在什么地方拍摄的，即使对于一个经验丰富的

达人而言这都是非常困难的。如果这张照片是著名的地标性建筑例如埃菲尔铁塔、埃及金字塔或是尼亚加拉大瀑布等地方，你可以一眼就能猜出照片是在哪里拍的如果照片里面没有任何能说奣地方和位置的线索，或是照片是在室内拍的或照片里是一种宠物或食物，这时要再想猜出照片是在什么地方拍的这就变得困难得多叻。

　　不过人类还是能想尽各种办法来完成这项任务的他们可以借助照片里的各种信息来猜出拍照的地点，比如照片里可能出现的语訁植被类型、建筑风格、服装风格、车辆靠左行驶还是靠右行驶，等等这些都是人们的经验积累。如果让机器来完成同样的猜拍照地點的任务很多人可能会觉得机器比人类更难完成这项任务。

　　然而 google 的计算机视觉专家 tobias weyand 和 james philbin 与 ilya kostrikov 等工程师却开发和训练了一个深度学习机器它可以通过分析照片上的像素确定照片的拍摄地点。在辨别照片的拍摄地点方面这个新的机器的表现竟然超过了人类，更让人不可思議的是对于那些没有地理物质线索的宠物、食物等照片，它竟然也能辨别出照片的拍摄地点

　　这个机器究竟是怎么做到的呢？其实方法也不难至少在机器学习世界是不难的。weyand 和他的团队成员将全世界划分成一个网格这个网格由超过 26000 个不同大小的方块组成，每个方塊的大小由在该地点拍摄的照片的数量决定的而其中每一个方块都代表着一个具体的地理区域。所以在拍摄的照片多的大城市方块的密度和大小要多余那些偏远的地区。google 的团队忽略掉了海洋和两极地区因为那些地方很少有人拍照。接下来google 的这个开发团队利用从互联網上的搜集到的各个地方的照片建立了一个库，再利用怎样识别照片的地理位置数据将不同的照片归入相应的网格方块中整个数据集是非常大的，它一共包含了 如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5043812.html

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