Как Google использует гибридную архитектуру глубокого обучения для распознавания объектов на изображениях

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему ограничений существующих моделей распознавания объектов. Традиционные подходы, основанные на моделировании нейронных процессов (model-based), хорошо справляются с инвариантностью (распознаванием объекта независимо от его масштаба или ориентации), но им не хватает избирательности (selectivity) для объектов с вариативным внешним видом (например, пицца с разными начинками). Эвристические подходы (data-driven) лучше справляются с цветами и текстурами, но могут уступать в распознавании жестких форм. Изобретение направлено на создание системы, обеспечивающей одновременно инвариантность, избирательность и разнообразие признаков.

Что запатентовано

Запатентована гибридная архитектура глубокого обучения для распознавания объектов, названная DMD (Deep Model-based and Data-driven). Система объединяет два параллельных конвейера обработки изображений. Первый конвейер (Model-based pipeline) имитирует работу зрительной коры мозга, последовательно извлекая признаки от простых (края) к сложным (части объектов). Второй конвейер (Data-driven pipeline) извлекает статистические признаки, такие как цвет и текстура. Признаки из обоих конвейеров объединяются и используются для классификации объектов с помощью контролируемого обучения (например, Support Vector Machine).

Как это работает

Система работает по гибридной схеме:

• Model-based Pipeline: Изображение анализируется для обнаружения краев (Edge Selection) с использованием фильтров (например, Gabor filters) при разных масштабах и ориентациях. Эти края агрегируются (Edge Pooling) и группируются в репрезентативные фрагменты (Sparsity Regularization). Затем система определяет, из каких частей состоит объект (Part Selection и Part Pooling), сравнивая фрагменты изображения с библиотекой прототипов.
• Data-driven Pipeline: Изображение делится на подизображения (sub-images). Извлекаются признаки цвета и текстуры. Система сравнивает эти подизображения с большой библиотекой эталонных подизображений.
• Интеграция и Классификация: Оба конвейера генерируют векторные пространства признаков (image vector space и sub-image vector space). Они объединяются в новый вектор, который затем классифицируется с помощью обученной модели (SVM) для определения объекта на изображении.

Актуальность для SEO

Высокая. Глубокое обучение и компьютерное зрение лежат в основе современных продуктов Google (Google Lens, Image Search, Cloud Vision AI). Хотя конкретные методы, описанные в патенте (например, фильтры Габора и SVM), могли быть дополнены или заменены более современными архитектурами (например, CNN и Трансформерами), базовая концепция многоуровневого глубокого обучения для распознавания объектов остается крайне актуальной. Гибридный подход к извлечению признаков также соответствует современным тенденциям в машинном обучении.

Важность для SEO

Патент имеет значительное влияние на SEO (7.5/10), особенно в контексте поиска по картинкам и визуального контента. Он описывает базовую технологию, позволяющую Google понимать содержимое изображения независимо от метаданных (таких как alt-текст). Это напрямую влияет на релевантность результатов в Google Images и помогает поисковой системе лучше понимать тематику веб-страниц, на которых размещены эти изображения, что влияет на ранжирование в универсальном поиске.

Детальный разбор

Термины и определения

DMD (Deep Model-based and Data-driven)

Название гибридной архитектуры, описанной в патенте.

Model-based Pipeline (Конвейер на основе модели)

Часть системы, имитирующая зрительную кору мозга (V1, V2, V4). Фокусируется на извлечении структурных признаков (края, формы, части объектов) для обеспечения инвариантности.

Data-driven Pipeline (Конвейер на основе данных)

Часть системы, использующая эвристические методы и статистический анализ для извлечения признаков, таких как цвет и текстура. Обеспечивает избирательность и разнообразие.

Edge Selection (Выбор краев)

Первый этап model-based конвейера. Обнаружение краев на пиксельном уровне при разных масштабах и ориентациях. Часто использует Gabor filters.

Edge Pooling (Агрегация краев)

Второй этап. Операция (часто MAX) для выбора наиболее сильных и репрезентативных сигналов краев, снижения избыточности и шума.

Sparsity Regularization (Разреженная регуляризация)

Этап, на котором края группируются в patches (фрагменты) для уменьшения размерности признаков и предотвращения переобучения. Оба конвейера сходятся на этом этапе.

Part Selection/Pooling (Выбор и Агрегация частей)

Этапы, на которых система ищет соответствия между фрагментами изображения и изученными прототипами частей объектов.

Image Patch Library (Библиотека фрагментов изображений)

Хранилище прототипов фрагментов (patches), извлеченных из обучающих данных, используемое в model-based конвейере для сравнения.

Sub-image Library (Библиотека подизображений)

Хранилище эталонных подизображений (sub-images) с данными о цвете и текстуре, используемое в data-driven конвейере.

Support Vector Machine (SVM) (Метод опорных векторов)

Алгоритм контролируемого обучения, используемый на финальном этапе для классификации объединенного вектора признаков и присвоения метки объекту (упоминаются параллельные реализации PSVM и PLDA).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает гибридный метод распознавания, который объединяет результаты двух разных подходов к анализу изображения.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс, фокусируясь на data-driven части и финальной интеграции.

1. Система делит изображение на первые подизображения (first sub-images).
2. Каждое первое подизображение сравнивается (используя data feature dimensions) с набором вторых подизображений (second sub-images) из библиотеки.
3. Определяется, какие из них находятся в пределах порога схожести.
4. Создается первое векторное пространство изображения (first image vector space). Каждая точка данных в нем представляет количество первых подизображений, похожих на определенное второе подизображение (т.е. подсчет совпадений).
5. Это первое векторное пространство комбинируется со вторым векторным пространством (second image vector space).
6. Комбинация сопоставляется с одним из маркированных векторных пространств объектов (object vector space).
7. Изображению присваивается соответствующая метка.

Claim 2 (Зависимый от 1): Определяет, как создается второе векторное пространство (это model-based часть).

1. Обнаружение множества краев (edges) в изображении при различных комбинациях значений model feature dimensions (например, масштаб, ориентация).
2. Вычисление меры дистанции сходства (similarity distance) каждого обнаруженного края от фрагментов изображений (image patches) в библиотеке.
3. Создание второго векторного пространства. Каждая точка данных основана на измерениях дистанции сходства и представляет минимальную дистанцию сходства изображения от конкретного фрагмента в библиотеке.

Claim 3 (Зависимый от 2): Детализирует процесс обнаружения краев.

1. Выполняется Edge selection для получения группы краев.
2. Выполняется Edge pooling на этой группе для получения репрезентативных краев.

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапе анализа контента для понимания содержимого изображений.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Это основной этап применения патента. Когда Google индексирует изображение, система DMD может быть использована для анализа пиксельных данных. Происходит извлечение признаков через model-based и data-driven конвейеры. Результатом является генерация сложного вектора признаков, который описывает содержимое изображения (объекты, текстуры, цвета, формы). Эти данные сохраняются в индексе и ассоциируются с изображением.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов / RANKING – Ранжирование (в контексте Image Search)
Когда пользователь вводит запрос в Google Images, система должна сопоставить этот запрос с проиндексированными данными. Векторы признаков, сгенерированные с помощью DMD, используются для определения релевантности изображения запросу. Если запрос «синий стул с деревянными ножками», система будет искать изображения, чьи векторы указывают на наличие соответствующих форм (стул), текстур (дерево) и цветов (синий).

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
Понимание объектов на изображениях позволяет Google более эффективно интегрировать результаты из вертикали Картинок в основную веб-выдачу (Universal Search), а также формировать специальные блоки (например, карусели изображений или Knowledge Panels для распознанных объектов).

Входные данные:

• Пиксельные данные изображения (RGB или оттенки серого).
• Image Patch Library (предварительно созданная библиотека прототипов фрагментов).
• Sub-image Library (предварительно созданная библиотека эталонных подизображений).
• Обученная модель SVM и Object Library (библиотека векторов известных объектов).

Выходные данные:

• Метка (название объекта), ассоциированная с изображением.
• Объединенный вектор признаков, описывающий изображение.

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на изображения (фотографии, иллюстрации). Косвенно влияет на веб-страницы, содержащие эти изображения.
• Специфические запросы: Наибольшее влияние на запросы в Google Images, а также на общие запросы, где визуальный контент является важной частью ответа.
• Конкретные ниши или тематики: Критически важно для E-commerce (распознавание товаров), искусства, природы и любых ниш, где визуальная идентификация играет ключевую роль.

Когда применяется

Алгоритм применяется во время индексирования нового изображения или повторного анализа существующего изображения для извлечения признаков и идентификации объектов.

Пошаговый алгоритм

Процесс анализа неразмеченного изображения.

1. Получение изображения: Система получает неразмеченное изображение.
2. Параллельная обработка: Изображение одновременно направляется в два конвейера.
3. Model-based Pipeline:
   1. Обнаружение краев (Edge Detection/Pooling): Применяются фильтры (например, Gabor) для обнаружения краев при разных масштабах и ориентациях. Результаты агрегируются (Pooling) для получения репрезентативных краев.
   2. Вычисление дистанции сходства: Каждый обнаруженный край сравнивается с эталонными фрагментами (image patches) из библиотеки. Вычисляется similarity distance (например, Евклидово расстояние).
   3. Генерация Image Vector: Измерения дистанции сходства агрегируются (например, путем нахождения минимальной дистанции до каждого эталонного фрагмента). Формируется первое векторное пространство (размерности M).
4. Data-driven Pipeline:
   1. Разделение на подизображения: Изображение делится на множество подизображений (sub-images) фиксированного размера.
   2. Извлечение признаков: Из каждого подизображения извлекаются статистические данные о цвете и текстуре.
   3. Сравнение с библиотекой: Каждое подизображение сравнивается с эталонными подизображениями из Sub-image Library.
   4. Генерация Sub-image Vector: Система подсчитывает, сколько подизображений исходного изображения похожи (в пределах порога) на каждое эталонное подизображение. Формируется второе векторное пространство (размерности N).
5. Интеграция признаков: Два векторных пространства (Image Vector и Sub-image Vector) объединяются в новый комбинированный вектор.
6. Классификация (Mapping): Комбинированный вектор подается на вход Support Vector Machine (SVM). SVM сопоставляет этот вектор с векторами известных объектов из Object Library.
7. Аннотирование (Labeling): Изображение аннотируется названием объекта, который был сопоставлен SVM.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на анализе самого изображения.

• Мультимедиа факторы:
  • Пиксельные данные изображения. Для model-based конвейера используются данные о яркости (grey-scale values) для обнаружения краев. Для data-driven конвейера используются данные о цвете (например, RGB).
• Внутренние (системные) данные:
  • Предварительно сгенерированные библиотеки: Image Patch Library и Sub-image Library. Эти библиотеки создаются офлайн путем анализа большого и разнообразного набора обучающих изображений для извлечения репрезентативных фрагментов и подизображений.

В патенте не упоминаются стандартные SEO-факторы, такие как контентные (alt-текст, заголовки), ссылочные или поведенческие факторы.

Какие метрики используются и как они считаются

• Model Feature Dimensions: Параметры, используемые в model-based конвейере. В патенте явно упоминаются масштаб (scale), позиция (position) и ориентация (orientation).
• Data Feature Dimensions: Параметры, используемые в data-driven конвейере. В патенте явно упоминаются цвет (color) и текстура (texture).
• Similarity Distance (Дистанция сходства): Метрика для сравнения краев с фрагментами. Упоминается использование Gaussian-like Euclidean distance (Евклидово расстояние, подобное Гауссовскому).
• Threshold of Similarity (Порог схожести): Значение, используемое в data-driven конвейере для определения, достаточно ли похожи два подизображения по цвету и текстуре.
• Методы вычислений:
  • Gabor Filters и 2D Convolution: Используются для обнаружения краев с учетом ориентации и масштаба.
  • MAX operation: Используется в процессах Pooling для выбора наиболее сильных сигналов и снижения размерности.
  • SVM (Support Vector Machine): Используется для финальной классификации объединенного вектора.

Выводы

1. Глубокий анализ изображений: Патент подтверждает, что Google использует сложные методы глубокого обучения для анализа содержимого изображений на пиксельном уровне. Система не полагается только на окружающий текст или метаданные для идентификации объектов.
2. Гибридный подход к признакам: Система DMD специально разработана для учета как структурных, так и статистических характеристик изображения. Она анализирует форму и края (model-based), а также цвет и текстуру (data-driven). Это позволяет распознавать как объекты с жесткой формой, так и объекты с вариативным внешним видом.
3. Многоэтапное распознавание: Распознавание происходит иерархически: от простых признаков (края, цвета) к сложным (части объектов, текстуры) и, наконец, к целостному объекту. Это имитирует биологические процессы зрения.
4. Зависимость от качества данных: Эффективность model-based конвейера напрямую зависит от возможности обнаружения четких краев (Edge Detection). Эффективность data-driven конвейера зависит от качества цветопередачи и текстур.
5. Масштабируемость и Обучение: Система использует разреженную регуляризацию (Sparsity Regularization) для уменьшения размерности данных и параллельные алгоритмы обучения (PSVM, PLDA) для обеспечения масштабируемости при работе с огромными объемами изображений.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение высокого качества и четкости изображений: Поскольку model-based конвейер полагается на обнаружение краев (Edge Detection), необходимо использовать высококачественные, резкие изображения. Это облегчает системе выделение структурных элементов объекта.
• Фокус на главном объекте: Изображения, где главный объект хорошо виден, занимает центральное положение и имеет контраст с фоном, будут распознаны точнее. Это помогает системе корректно выполнить Edge Selection и Part Selection.
• Использование реалистичных цветов и текстур: Data-driven конвейер анализирует цвет и текстуру. Использование естественных, не искаженных фильтрами цветов поможет системе корректно сравнить подизображения с эталонными данными в Sub-image Library.
• Оптимизация для визуального поиска (Image SEO и Google Lens): Понимание того, как Google распознает объекты, позволяет стратегически подходить к созданию визуального контента. Для E-commerce критически важно иметь чистые изображения товаров, которые будут однозначно идентифицированы системой DMD или ее наследниками.
• Тематическая релевантность изображений: Убедитесь, что изображения на странице действительно соответствуют ее содержанию. Распознанные объекты вносят вклад в понимание Google тематики страницы.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование размытых или пикселизированных изображений: Это напрямую ухудшает работу Edge Detection, делая распознавание форм и объектов менее точным.
• Чрезмерная загруженность сцены (Clutter): Большое количество перекрывающихся объектов или очень шумный фон затрудняют выделение краев и частей конкретных объектов, усложняя Part Selection.
• Использование вводящих в заблуждение изображений: Попытки манипулировать ранжированием путем размещения нерелевантных изображений с оптимизированным alt-текстом становятся менее эффективными, так как система анализирует само изображение.
• Искажение цветов и чрезмерная обработка: Использование агрессивных фильтров, которые меняют естественные цвета и текстуры объектов, может снизить эффективность data-driven конвейера.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает стратегическую важность визуального контента в экосистеме поиска. Google инвестирует значительные ресурсы в технологии компьютерного зрения, чтобы превратить изображения из простых активов в источники структурированных данных. Для SEO-специалистов это означает, что оптимизация изображений переходит от простого заполнения метатегов к созданию качественного визуального контента, который легко интерпретируется алгоритмами машинного обучения. Это особенно важно в контексте роста популярности визуального поиска (Google Lens).

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация изображения товара в E-commerce

1. Задача: Убедиться, что Google точно распознает модель кроссовок на фотографии для ранжирования в Google Images и Shopping.
2. Применение знаний из патента:
   • Model-based (Форма): Необходимо предоставить фотографии кроссовка с разных ракурсов, чтобы система могла зафиксировать ключевые края и структурные элементы (подошва, шнуровка, логотип). Фотографии должны быть резкими.
   • Data-driven (Цвет/Текстура): Необходимо обеспечить точную цветопередачу и показать текстуру материалов (кожа, сетка).
3. Действия: Загрузить высококачественные фотографии на белом или контрастном фоне. Избегать размытия и шумов. Убедиться, что освещение подчеркивает текстуру материала.
4. Ожидаемый результат: Система DMD успешно извлекает признаки формы, цвета и текстуры. Комбинированный вектор точно классифицируется SVM как конкретная модель кроссовок, что повышает релевантность изображения по товарным запросам.

Вопросы и ответы