القائمة الرئيسية

الصفحات

أداة مجانية لتحليل الصور من Google AI

تقدم Google أداة تصنيف صور AI تقوم بتحليل الصور لتصنيف المحتوى وتعيين علامات لها.

الغرض من الأداة هو أن تكون عرضًا لـ رؤية جوجلوالتي يمكنها قياس تصنيف الصور بطريقة آلية ، ولكن يمكن استخدامها كأداة قائمة بذاتها لمعرفة كيفية عرض خوارزمية الكشف عن الصور لصورك وما هي ذات صلة بها.

حتى إذا كنت لا تستخدم واجهة برمجة تطبيقات Google Vision لتوسيع نطاق اكتشاف الصور وتصنيفها ، توفر الأداة عرضًا مثيرًا للاهتمام لما تستطيع خوارزميات Google المتعلقة بالصور القيام به ، مما يجعل تحميل الصور أمرًا مثيرًا للاهتمام لمعرفة كيف تقوم خوارزمية Vision من Google بتصنيفها. .

توضح هذه الأداة AI و التعلم الالي خوارزميات فهم الصورة.

إنه جزء من Google مجموعة Cloud Vision API التي تقدم نماذج التعلم الآلي للرؤية للتطبيقات والمواقع الإلكترونية.

هل تعكس أداة Cloud Vision خوارزمية Google؟

إنه مجرد نموذج للتعلم الآلي وليس خوارزمية الترتيب.

لذلك من غير الواقعي استخدام هذه الأداة ونتوقع أن تعكس شيئًا ما على خوارزمية ترتيب الصور في Google.

ومع ذلك ، فهي أداة رائعة لفهم كيف يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من Google فهم الصور ، وستوفر نظرة ثاقبة تربوية حول أحدث الخوارزميات المتعلقة بالرؤية اليوم.

يمكن استخدام المعلومات التي توفرها هذه الأداة لفهم كيف يمكن للآلة أن تفهم ماهية الصورة وربما تعطي فكرة عن مدى الدقة تتطابق الصورة الموضوع العام لصفحة الويب.

لماذا تعتبر أداة تصنيف الصور مفيدة؟

الصور يمكن أن تلعب دورًا مهمًا في إبراز البحث و نسبة النقر إلى الظهور الطرق المختلفة التي يتم بها عرض محتوى صفحات الويب على Google.

يستخدم زوار الموقع المحتملون الذين يبحثون عن موضوع الصور للانتقال إلى المحتوى الصحيح.

وبالتالي ، فإن استخدام الصور الجذابة وذات الصلة بطلبات البحث ، في سياقات معينة ، يمكن أن يكون مفيدًا للإبلاغ السريع عن أن صفحة الويب ذات صلة بما يبحث عنه الشخص.

تساعد أداة Google Vision في فهم كيفية عرض الخوارزمية للصورة وتصنيفها وفقًا لما تحتويه.

من جوجل القواعد الارشادية للإشارة إلى الصور ، نوصي بما يلي:

“تجذب الصور عالية الجودة المستخدمين أكثر من الصور الباهتة وغير الواضحة. أيضًا ، الصور الواضحة أكثر جاذبية للمستخدمين في الصورة المصغرة للنتائج وتزيد من احتمالية الحصول على زيارات من المستخدمين. »

إذا كانت أداة Vision تواجه مشكلة في تحديد موضوع الصورة ، فقد يشير ذلك إلى أن زوار الموقع المحتملين قد يواجهون أيضًا نفس المشكلات ويقررون عدم زيارة الموقع.

ما هي أداة صور جوجل؟

الأداة هي طريقة لعرض واجهة برمجة تطبيقات Cloud Vision من Google.

Cloud Vision API هي خدمة تسمح للتطبيقات ومواقع الويب بالاتصال بأداة التعلم الآلي ، مما يوفر خدمات تحليل الصور التي يمكن تحجيمها.

تتيح لك الأداة المستقلة نفسها تحميل صورة وتخبرك كيف تفسرها خوارزمية التعلم الآلي من Google.

صفحة Google Cloud Vision يصف كيف يمكن استخدام الخدمة مثل هذا:

“تتيح Cloud Vision للمطورين دمج إمكانات اكتشاف الرؤية بسهولة في التطبيقات ، بما في ذلك وضع علامات على الصور ، واكتشاف الوجه والمعالم ، والتعرف البصري على الأحرف (OCR) ، وترميز المحتوى الصريح.”

فيما يلي خمس طرق لتصنيف أدوات تحليل الصور من Google الصور التي تم تحميلها:

  1. وجوه.
  2. أشياء.
  3. ملصقات.
  4. الخصائص.
  5. بحث آمن.

وجوه

تقدم علامة التبويب “الوجوه” تحليلاً للمشاعر التي تعبر عنها الصورة.

دقة هذه النتيجة دقيقة للغاية.

الصورة أدناه لشخص موصوف بالارتباك ، لكن هذا ليس عاطفة في الحقيقة.

تصف منظمة العفو الدولية العاطفة التي يتم التعبير عنها على الوجه بأنها مفاجأة ، بنسبة ثقة تبلغ 96٪.

AI صور جوجلصورة مركبة تم إنشاؤها بواسطة المؤلف ، يوليو 2022 ؛ مصدر الصور من Google Cloud Vision API و Shutterstock / Cast Of Thousands

أشياء

تعرض علامة التبويب “الكائنات” الكائنات الموجودة في الصورة ، مثل النظارات والشخص وما إلى ذلك.

الأداة تحدد بدقة الخيول والأشخاص.

لقطة شاشة لأداة Google Visionصورة مركبة تم إنشاؤها بواسطة المؤلف ، يوليو 2022 ؛ مصدر الصور من Google Cloud Vision API و Shutterstock / Lukas Gojda

ملصقات

تعرض علامة التبويب “التصنيفات” تفاصيل حول الصورة التي يتعرف عليها Google ، مثل الأذنين والفم ، وأيضًا الجوانب المفاهيمية مثل الصور الشخصية والتصوير الفوتوغرافي.

هذا مثير للاهتمام بشكل خاص لأنه يوضح مدى جودة صورة Google التي يمكن للذكاء الاصطناعي فهم ما يوجد في الصورة.

لقطة شاشة لـ Google Vision AI لتحديد الكائنات في صورة تم تحميلهاصورة مركبة تم إنشاؤها بواسطة المؤلف ، يوليو 2022 ؛ مصدر الصور من Google Cloud Vision API و Shutterstock / Lukas Gojda

هل يستخدم Google هذا كجزء من خوارزمية الترتيب؟ إنه شيء غير معروف.

الخصائص

الخصائص هي الألوان المستخدمة في الصورة.

لقطة شاشة لأداة Google Vision تحدد الألوان السائدة في الصورةلقطة شاشة Google Cloud Vision API ، يوليو 2022

على السطح ، الغرض من هذه الأداة ليس واضحًا وقد يبدو عديم الفائدة إلى حد ما.

لكن في الواقع ، يمكن أن تكون ألوان الصورة مهمة جدًا ، خاصة بالنسبة للصورة المميزة.

الصور التي تحتوي على نطاق لوني واسع جدًا يمكن أن يكون مؤشرًا على صورة سيئة الاختيار ذات حجم منتفخ ، وهو أمر يجب الانتباه إليه.

فكرة أخرى مفيدة حول الصور والألوان هي أن الصور ذات النطاق اللوني الأغمق تميل إلى إنتاج ملفات صور أكبر.

من حيث تحسين محركات البحث ، يمكن أن يكون قسم الممتلكات مفيدًا في تحديد الصور في جميع أنحاء موقع الويب والتي يمكن استبدالها بصور أقل حجمًا.

أيضًا ، يمكن أن تكون نطاقات الألوان للصور المميزة المكتومة أو حتى ذات التدرج الرمادي شيئًا يجب الانتباه إليه نظرًا لأن الصور المميزة التي تفتقر إلى الألوان النابضة بالحياة تميل إلى عدم الظهور على وسائل التواصل الاجتماعي ، اكتشف جوجلو أخبار جوجل.

على سبيل المثال ، يمكن مسح الصور المميزة الزاهية ضوئيًا بسهولة وربما تتلقى نسبة نقر إلى ظهور أعلى (CTR) عند عرضها في نتائج البحث أو Google Discover ، حيث إنها أكثر لفتًا للنظر من الصور التي يتم كتمها وتلاشيها. خلفية.

يمكن أن تؤثر العديد من المتغيرات على أداء نسبة النقر إلى الظهور للصور ، ولكن هذا يوفر طريقة لتكثيف عملية تدقيق الصور لموقع ويب بأكمله.

أجرى موقع ئي باي أ دراسة صورة المنتج ونسبة النقر إلى الظهور ووجدت أن الصور ذات ألوان الخلفية الفاتحة تميل إلى الحصول على نسبة نقر إلى ظهور أعلى.

لاحظ باحثو eBay:

“في هذه المقالة ، وجدنا أن خصائص صورة المنتج يمكن أن تؤثر في سلوك بحث المستخدم.

وجدنا أن بعض ميزات الصور ترتبط بنسبة النقر إلى الظهور في محرك بحث المنتج ويمكن أن تساعد هذه الميزات في وضع نموذج لمعدل النقر إلى الظهور لتطبيقات بحث التسوق.

يمكن أن يشجع هذا البحث البائعين على تقديم صور أفضل للمنتجات التي يبيعونها. »

من خلال القصص المتناقلة ، يمكن أن يساعد استخدام الألوان الزاهية للصور المميزة في زيادة نسبة النقر إلى الظهور للمواقع التي تعتمد على حركة المرور من Google Discover و Google News.

من الواضح أن العديد من العوامل تؤثر على نسبة النقر إلى الظهور في Google Discover و Google News. لكن الصورة التي تتميز عن البقية يمكن أن تكون مفيدة.

لهذا السبب ، يمكن أن يكون استخدام أداة Vision لفهم الألوان المستخدمة مفيدًا للتدقيق على مستوى الصورة.

بحث آمن

بحث آمن يوضح كيف يتم تصنيف الصورة للمحتوى الخطير. أوصاف الصور التي يُحتمل أن تكون خطرة هي كما يلي:

  • الكبار.
  • محاكاة ساخرة.
  • طبي.
  • العنف.
  • تربية.

يحتوي بحث Google على عوامل تصفية تقوم بتصنيف صفحة الويب للمحتوى الخطير أو غير المناسب.

لهذا السبب ، يعد قسم البحث الآمن في الأداة مهمًا للغاية لأنه إذا قامت إحدى الصور عن غير قصد بتشغيل عامل تصفية بحث آمن ، فقد لا يتم تصنيف صفحة الويب لزوار الموقع المحتملين الذين يبحثون عن محتوى صفحة الويب.

Google Vision Safe Search Analyticsلقطة شاشة Google Cloud Vision API ، يوليو 2022

توضح لقطة الشاشة أعلاه تقييم صورة لخيول السباق على مضمار السباق. تحدد الأداة بدقة عدم وجود محتوى طبي أو للبالغين في الصورة.

النص: التعرف الضوئي على الأحرف (OCR)

تتمتع Google Vision بقدرة رائعة على قراءة النص من الصورة.

أداة Vision قادرة على قراءة النص بدقة في الصورة أدناه:

لقطة شاشة لأداة Vision تقرأ نصًا من صورة بدقةصورة مركبة تم إنشاؤها بواسطة المؤلف ، يوليو 2022 ؛ مصدر الصور من Google Cloud Vision API و Shutterstock / Melissa King

كما يتضح أعلاه ، لدى Google القدرة (عبر التعرف البصري على الأحرف ، المعروف أيضًا باسم OCR) لقراءة الكلمات في الصور.

ومع ذلك ، هذا لا يشير إلى أن Google تستخدم OCR لأغراض ترتيب البحث.

النقطة المهمة هي أن Google توصي باستخدام كلمات حول الصور لمساعدتها على فهم ماهية الصورة ، وقد يكون الأمر كذلك أنه حتى بالنسبة للصور التي تحتوي على نص ، لا يزال Google يعتمد على الكلمات الموجودة حول الصورة لفهم ماهية الصورة وذات الصلة بها.

من جوجل إرشادات تحسين محركات البحث للصور التأكيد بشكل متكرر على استخدام الكلمات لتوفير سياق للصور.

“من خلال إضافة المزيد من السياق حول الصور ، يمكن أن تصبح النتائج أكثر فائدة ، مما قد يؤدي إلى زيادة جودة الزيارات إلى موقعك.

… كلما أمكن ، ضع الصور بالقرب من النص ذي الصلة.

… يستخرج محرك بحث Google معلومات حول موضوع الصورة من محتوى الصفحة …

… تستخدم Google النص البديل مع خوارزميات الرؤية الحاسوبية ومحتوى الصفحة لفهم موضوع الصورة.

من الواضح جدًا من وثائق Google أن Google تعتمد على سياق النص حول الصور لفهم ماهية الصورة.

يحمل

توفر أداة Vision AI من Google طريقة لاختبار Google Vision AI بحيث يمكن للناشر الاتصال بها من خلال واجهة برمجة التطبيقات واستخدامها لتوسيع نطاق تصنيف الصور واستخراج البيانات لاستخدامها على الموقع.

لكنه يعطي أيضًا نظرة ثاقبة لتطور علامات الصور والتعليقات التوضيحية وخوارزميات التعرف الضوئي على الأحرف.

قم بتحميل صورة هنا لترى كيف يتم تصنيفها وما إذا كان الجهاز يراها بنفس الطريقة التي تراها.

المزيد من الموارد:


صورة مميزة من Maksim Shmeljov / Shutterstock


#أداة #مجانية #لتحليل #الصور #من #Google

المصدر

reaction:

تعليقات