Новые темы необходимо создавать только в корневом разделе! В дальнейшем они будут обработаны модераторами.
Если Вы выложили новую версию программы, пожалуйста, сообщите об этом модератору нажав на вашем сообщении кнопку «Жалоба».
Search By Image версия: 3.3.2
Последнее обновление программы в шапке: 10.11.2020
Краткое описание: Удобное приложение для поиска похожих изображений в сети
Описание: Простое и понятное приложение для поиска похожих изображений в Google, Yandex, TinEye, Bing. Можно искать, сделав снимок камерой.
PictPicks умеет искать также и по запросу
GP=Google Play
Требуется Android: 4.0 и выше это написано в GP, на самом деле 4.1 и выше
Номер версии, в дополнительной информации GP написано 3.0.3, но в свойствах файла написано другое (на картинках видно) похоже что с версии 3.0.3 идет как split и поэтому в GP указана 3.0.3
вообщем версия будет указываться, которая в свойствах файла (с GP , но скорее всего последняя версия мода), требуемая версия андроид будет с GP (потому что так было, кто не прочитал этот спойлер я не виноват)
MiXplorer, файл с GP тот что в шапке (версия 3.2.2)
Сообщение отредактировал Simple Nickname — 22.05.21, 23:13
Тип: Модификация Версия: 3.2.0 Краткое описание: Premium Автор мода Alex.Ognev
Источник
Search by image андроид
Краткое описание: Поиск идентичных изображений в гугл.картинках по графическому содержимому заданного изображения
Описание: Проще, чем поиск через браузер. Меньше тапов. Есть дневная и ночная темы. Возможность открыть найденный результат непосредственно в браузере. Внешний вид неказист. Функция только одна — поиск.
Требуется Android: 4.0.3+ Русский интерфейс: Нет
Сообщение отредактировал Slav_nsk — 09.04.21, 08:09
Скачать:Search By Image(RusByHumanZ)v2.0.2.apk ( 3.04 МБ ) :beta: :4PDA:
Сообщение отредактировал Puzzak — 11.03.17, 17:58
Сообщение отредактировал Puzzak — 24.11.18, 20:38
Я тут решил накатить мануал по тому как работает поиск по изображениям, это по открытым источникам Google.
Поиск по картинкам В качестве запросов в Google Поиске можно использовать изображения.
Как работает поиск по картинкам При использовании этой функции можно получить следующие результаты:
похожие картинки; сайты, на которых размещено это изображение; Это же изображение других размеров. Поиск по картинке лучше всего работает, если она популярна в Интернете. Например, для достопримечательностей и произведений искусства вы найдете гораздо больше результатов, чем для семейных фотографий.
Поиск на компьютере Поиск по картинке работает в следующих браузерах:
Chrome 5 и более поздние версии; Internet Explorer 9 и более поздних версий; Safari 5 и более поздних версий; Firefox 4 и более поздние версии.
И уже от блогспота, уже о том, как это работает на более глубоком уровне:
Как работает распознавание картинок в сервисах Google Оригинал статьи: How Google’s Image Recognition Works
Для поиска по графическим файлам даже в том случае, когда к ним нет подписи, а имя файла не несёт полезной информации, в Google+ Photos, как и в Google Drive, используется технология распознавания изображения. «Эта технология базируется на компьютерном распознавании изображений и машинном самообучении, в результате на основании содержания картинки генерируются поисковые теги (searchable tags), что в сочетании с другими источниками, такими как текстовые теги и метаданные EXIF, делает возможным поиск таких обобщённых образов, как цветы, еда, автомобили, самолёты, черепахи…», объясняет Google.
Недавно Google приобрёл компанию DNNresearch, стартап, который создали профессор Джеффри Хинтон (Geoffrey Hinton) и два его дипломника из Университета Торонто. Они построили «систему, которая использует глубокое обучение и свёрточные нейронные сети и показала своё значительное превосходство по сравнению с традицонными подходами к распознаванию образов на конкурсе компьютерного распознавания ImageNet». Затем Google построил аналогичную модель большего масштаба, которая при испытаниях показала в среднем вдвое лучшую точность по сравнению с другими методами распознавания объектов. «Мы взяли исследование с переднего края науки прямо из исследовательской лаборатории и запустили его в жизнь — немногим более чем за шесть месяцев», говорит Чак Розенберг (Chuck Rosenberg) из команды сервиса Картинки (Google Image Search).
Доклад под названием «Классификация изображений с помощью глубоких свёрточных нейронных сетей» (PDF-файл) разъясняет принципы работы алгоритма. В нём используются контролируемое обучение, 7 скрытых весовых слоёв и особые биграфы, выстраиваемые на основании данных. «Наша нейронная сеть включает 60 млн оцениваемых параметров и 650 тыс. нейронов. Она обладает серьёзным запасом мощности. Мы обучаем её распознавать образцы размером 224×224 пикс., случайным образом получаемые из изображений размера 256×256, и их горизонтальные отражения».
Google сообщает, что общедоступная функция поиска по фотографиям распознаёт 1 100 тегов. «Мы довели набор визуальных классов до 2 000, отталкиваясь от популярных меток в Google+ Photos и выраженного визуального компонента (то есть человек должен легко идентифицировать класс, просто глядя на изображение), то есть значительно улучшили систему: на конкурсе ImageNet набор составлял 1 000 классов. Как и в прототипе, классы представляют собой не текстовые строки, а понятия, категории (entities); мы используем категории базы знаний Freebase, на основе которых создана наша Сеть знаний (Knowledge Graph), которая применяется в Поиске (Google Search). Категория — это способ уникальным образом определить нечто независимо от языка. Поскольку мы хотели достичь высокой точности в присвоении меток, к запуску функции мы уточнили наш набор классов, сократив его с начальных двух тысяч до 1 100 высокоточных классов».
Вот несколько примеров распознаваемых классов: автомобиль, танец, поцелуй, гибискус, георгин, закат, белый медведь, медведь гризли. Система распознаёт общие понятия и конкретные объекты. «В отличие от других систем, с которыми мы экспериментировали, ошибки данной системы выглядят по-человечески обоснованными: они похожи на ошибки, которые делает человек, когда путает похожие вещи».
«Определить нечто независимо от языка» — это мечта мыслителя. Наука отвергла языковой экстремизм Э. Сепира и Б. Л. Ворфа, однако в смягчённом виде их гипотеза жива: язык и мышление неразрывны. И вряд ли эта неразрывность преодолима. Хотя… Спасибо, если Вам это помогло(или Вы пожалели мои пальцы :happy: )Вы знаете, как поднять мне репутацию, а следовательно, и настроение :thank_you: .
Источник
Search by image андроид
Новые темы необходимо создавать только в корневом разделе! В дальнейшем они будут обработаны модераторами.
Если Вы выложили новую версию программы, пожалуйста, сообщите об этом модератору нажав на вашем сообщении кнопку «Жалоба».
Search By Image версия: 3.3.2
Последнее обновление программы в шапке: 10.11.2020
Краткое описание: Удобное приложение для поиска похожих изображений в сети
Описание: Простое и понятное приложение для поиска похожих изображений в Google, Yandex, TinEye, Bing. Можно искать, сделав снимок камерой.
PictPicks умеет искать также и по запросу
GP=Google Play
Требуется Android: 4.0 и выше это написано в GP, на самом деле 4.1 и выше
Номер версии, в дополнительной информации GP написано 3.0.3, но в свойствах файла написано другое (на картинках видно) похоже что с версии 3.0.3 идет как split и поэтому в GP указана 3.0.3
вообщем версия будет указываться, которая в свойствах файла (с GP , но скорее всего последняя версия мода), требуемая версия андроид будет с GP (потому что так было, кто не прочитал этот спойлер я не виноват)
MiXplorer, файл с GP тот что в шапке (версия 3.2.2)
Сообщение отредактировал Simple Nickname — 22.05.21, 23:13
Тип: Модификация Версия: 3.2.0 Краткое описание: Premium Автор мода Alex.Ognev
Источник
Search by image андроид
Краткое описание: Поиск идентичных изображений в гугл.картинках по графическому содержимому заданного изображения
Описание: Проще, чем поиск через браузер. Меньше тапов. Есть дневная и ночная темы. Возможность открыть найденный результат непосредственно в браузере. Внешний вид неказист. Функция только одна — поиск.
Требуется Android: 4.0.3+ Русский интерфейс: Нет
Сообщение отредактировал Slav_nsk — 09.04.21, 08:09
Скачать:Search By Image(RusByHumanZ)v2.0.2.apk ( 3.04 МБ ) :beta: :4PDA:
Сообщение отредактировал Puzzak — 11.03.17, 17:58
Сообщение отредактировал Puzzak — 24.11.18, 20:38
Я тут решил накатить мануал по тому как работает поиск по изображениям, это по открытым источникам Google.
Поиск по картинкам В качестве запросов в Google Поиске можно использовать изображения.
Как работает поиск по картинкам При использовании этой функции можно получить следующие результаты:
похожие картинки; сайты, на которых размещено это изображение; Это же изображение других размеров. Поиск по картинке лучше всего работает, если она популярна в Интернете. Например, для достопримечательностей и произведений искусства вы найдете гораздо больше результатов, чем для семейных фотографий.
Поиск на компьютере Поиск по картинке работает в следующих браузерах:
Chrome 5 и более поздние версии; Internet Explorer 9 и более поздних версий; Safari 5 и более поздних версий; Firefox 4 и более поздние версии.
И уже от блогспота, уже о том, как это работает на более глубоком уровне:
Как работает распознавание картинок в сервисах Google Оригинал статьи: How Google’s Image Recognition Works
Для поиска по графическим файлам даже в том случае, когда к ним нет подписи, а имя файла не несёт полезной информации, в Google+ Photos, как и в Google Drive, используется технология распознавания изображения. «Эта технология базируется на компьютерном распознавании изображений и машинном самообучении, в результате на основании содержания картинки генерируются поисковые теги (searchable tags), что в сочетании с другими источниками, такими как текстовые теги и метаданные EXIF, делает возможным поиск таких обобщённых образов, как цветы, еда, автомобили, самолёты, черепахи…», объясняет Google.
Недавно Google приобрёл компанию DNNresearch, стартап, который создали профессор Джеффри Хинтон (Geoffrey Hinton) и два его дипломника из Университета Торонто. Они построили «систему, которая использует глубокое обучение и свёрточные нейронные сети и показала своё значительное превосходство по сравнению с традицонными подходами к распознаванию образов на конкурсе компьютерного распознавания ImageNet». Затем Google построил аналогичную модель большего масштаба, которая при испытаниях показала в среднем вдвое лучшую точность по сравнению с другими методами распознавания объектов. «Мы взяли исследование с переднего края науки прямо из исследовательской лаборатории и запустили его в жизнь — немногим более чем за шесть месяцев», говорит Чак Розенберг (Chuck Rosenberg) из команды сервиса Картинки (Google Image Search).
Доклад под названием «Классификация изображений с помощью глубоких свёрточных нейронных сетей» (PDF-файл) разъясняет принципы работы алгоритма. В нём используются контролируемое обучение, 7 скрытых весовых слоёв и особые биграфы, выстраиваемые на основании данных. «Наша нейронная сеть включает 60 млн оцениваемых параметров и 650 тыс. нейронов. Она обладает серьёзным запасом мощности. Мы обучаем её распознавать образцы размером 224×224 пикс., случайным образом получаемые из изображений размера 256×256, и их горизонтальные отражения».
Google сообщает, что общедоступная функция поиска по фотографиям распознаёт 1 100 тегов. «Мы довели набор визуальных классов до 2 000, отталкиваясь от популярных меток в Google+ Photos и выраженного визуального компонента (то есть человек должен легко идентифицировать класс, просто глядя на изображение), то есть значительно улучшили систему: на конкурсе ImageNet набор составлял 1 000 классов. Как и в прототипе, классы представляют собой не текстовые строки, а понятия, категории (entities); мы используем категории базы знаний Freebase, на основе которых создана наша Сеть знаний (Knowledge Graph), которая применяется в Поиске (Google Search). Категория — это способ уникальным образом определить нечто независимо от языка. Поскольку мы хотели достичь высокой точности в присвоении меток, к запуску функции мы уточнили наш набор классов, сократив его с начальных двух тысяч до 1 100 высокоточных классов».
Вот несколько примеров распознаваемых классов: автомобиль, танец, поцелуй, гибискус, георгин, закат, белый медведь, медведь гризли. Система распознаёт общие понятия и конкретные объекты. «В отличие от других систем, с которыми мы экспериментировали, ошибки данной системы выглядят по-человечески обоснованными: они похожи на ошибки, которые делает человек, когда путает похожие вещи».
«Определить нечто независимо от языка» — это мечта мыслителя. Наука отвергла языковой экстремизм Э. Сепира и Б. Л. Ворфа, однако в смягчённом виде их гипотеза жива: язык и мышление неразрывны. И вряд ли эта неразрывность преодолима. Хотя… Спасибо, если Вам это помогло(или Вы пожалели мои пальцы :happy: )Вы знаете, как поднять мне репутацию, а следовательно, и настроение :thank_you: .
Search By Image(RusByHumanZ)v2.0.2.apk ( 3.04 МБ )
