Приложение для рыбаков сканирует и определяет любую рыбу
Сергей Липченко, опубликовано 22 декабря 2016 г.
Даже самые заядлые рыбаки иногда ловят рыбу, которую просто не могут опознать. Когда это происходит, как узнать, сколько весит рыба, открыт ли на нее сезон ловли, и съедобна ли она? При помощи быстрого сканирования вашего улова, приложение FishVerify может определить вид рыбы, предоставить информацию о ее съедобности и среде обитания, и, используя GPS телефона, может сообщить какое количество данной рыбы можно выловить согласно закону.
FishVerify создано на основе нейронной сети, виде искусственного интеллекта, который может быть обучен при наборе данных и использоваться для распознавания изображений. В этом случае систему наполнили 1,5 миллионами картинок более 1000 различных видов рыбы, и бета-версия приложения на данный момент разбирается примерно в 150 видах.
Используя постоянно растущий набор данных, суть заключается в том, чтобы рыбаки могли сделать фото любой пойманной рыбы, и за пару секунд приложение скажет им, что это за рыба, а также все ее физические особенности, где ее можно найти, как поймать, и можно ли ее кушать. Существующие фотографии также могут быть импортированы, если вдруг неделю назад вы поймали неизвестную рыбу, но не знали, что это за вид и просто выкинули, сфотографировав предварительно.
FishVerify также может использовать информацию о местонахождении с вашего телефона, чтобы проверить, как много этой рыбы можно унести, не нарвавшись на штраф от рыбнадзора, сезонность этой рыбы и рекорды по улову этого вида. Приложение автоматически будет ставить геотеги ваших уловов, создавая подробный дневник того, где, когда и что вы словили. Если же рыбаку нужна конкретная рыба, то приложение подскажет, где лучше всего искать указанный вид.
Приложение FishVerify представлено на Kickstarter, где за 15 долларов и выше можно получить доступ к бета-версии уже сейчас. Доступно приложение пока только на iOS, но версия для Android уже находится в разработке.
Новости по теме:
Партнерская программа: в чем преимущества для вебов?
Гемблинг партнерки – это удобный способ заработка, если у вас есть аудитория пользователей. Огромным плюсом для вебов является то, что вся основная организация работы уже настроена. Вам не нужно искать заказчика, конкурировать с другими исполнителями, доказывать, что ваша площадка лучше подходит под оффер, а после получения оффера оговаривать множество нюансов по отчетности и оплате. Все это за вас делает сра-сеть. Все что вам нужно – просто зарегистрироваться и начать сотрудничество по конкретному офферу.
Российские власти выделят миллиарды на создание отечественного ПО
Правительство России собирается выделить гигантскую сумму на разработку российского программного обеспечения. Это будет господдержка, и деньги будут выделены из бюджета не позднее 2024 года. Как стало известно «Коммерсанту», сумма составит 46,3 миллиарда рублей, выдаваться она будет в виде грантов. Решение было принято в рамках заседания Президиума правительственной комиссии по цифровому развитию. Что важно, пока неясно, о каком софте идет речь – разумеется, такие деньги будут вложены только в очень крупный проект, который в дальнейшем будет использоваться или государством, или госструктурами, или же бюджетными ведомствами.
Куда в России пойти работать с онлайн-образованием
Пандемия коронавируса COVID-19 перевернула весь мир и все его аспекты, включая процесс обучения. Многие вузы начали обучать студентов онлайн, да и специализированные веб-ресурсы, обучающие тем или иным специальностям, на отсутствие клиентов теперь точно не жалуются. Вот только берут на работу специалистов с онлайн-образованием далеко не везде. В России так сложилось, что компании малого и среднего бизнеса не очень хотят видеть в своем штате людей, отучившихся в интернете – им все еще нужны работники, потратившие несколько лет своей жизни на полировку мягким местом стульев в аудиториях. Другое дело, по данным РБК, – крупные компании, вот им обучившиеся в онлайне специалисты очень даже нужны.
Что такое сервис виртуальных номеров, и для чего он нужен
Что такое сервис виртуальных номеров
Сервис виртуальных номеров – это очень популярная в России и многих странах мира услуга. Она позволяет покупать одноразовый российский номер для самых разных целей, притом не выходя из дома, в любых объемах и без физических SIM-карт, Подобной услугой могут пользоваться как физлица, так и индивидуальные предприниматели, а также юридические лица, и у каждого может быть свой сценарий применения виртуальных номеров.
Умные сети для рыбаков: как мы учили смартфоны распознавать рыбу
Компьютерное зрение, как часть мира будущего
Технологии для автоматизации задачи, требующие распознавание образов, пользуются спросом на службе правительств и в высокотехнологичных компаниях. Они помогают решать задачи людей, нуждающихся в помощи — фермеров и защитников окружающей среды. Приложение Seeing AI от Microsoft описывает окружающий мир для слепых людей. А молодой разработчик создал для родителей фермеров сортировку овощей, облегчив труд.
Мы давно следим за развитием технологий. Потенциал машинного обучения вдохновляет нас искать приложения перспективных технологий в наших продуктах для решения повседневных задач простых людей. В 2016 году, работая над социальной сетью для рыбаков, мы решили сделать лучшее, что в наших силах, чтобы любимое многими хобби, стало не просто удобнее, но и интереснее.
Цель и постановка задачи
Современные рыбацкие сообщества до сих пор живут на форумах, построенных в начале 2000-х. Темы с рассказами о лучших местах для рыбалки, снаряжении и фотографиями улова — наиболее активны. Люди делятся запечатленной на смартфон рыбой, выкладывая пост на форум. Братья по оружию (в этом случае, удочке) обсуждают добычу, соревнуясь друг с другом кто поймал щуку побольше. Такую теплую соревновательную атмосферу нарушать нам не хотелось. Как раз напротив, сделать рыбалку активнее, удобнее и чуточку современнее, по крайней мере, в этом аспекте.
Порядка 500 млн человек во всем мире увлекаются сегодня рыбалкой. Представители одного из самых больших комьюнити, давно берут с собой смартфоны на рыбалку, однако, все также сидят на устаревших форумах или группах в Facebook. Удивительно, но современных ресурсов и приложений для рыбаков почти нет. Мы хотели исправить это досадное упущение посредством технологий.
Созданное нами приложение поможет рыбакам не только определить вид и длину рыбы, но и оставить трофей на доске почета. Каждый рыбак хочет видеть добычу в своей коллекции. Сканируя поимку, приложение добавляет ее в профиль, так, чтобы пользователь смог похвастаться уловом со своими друзьями. Наверное, у большинства рыбаков, которые считают это занятие больше чем хобби, есть чувство соревновательного азарта. Специально для них, мы также решили добавить рейтинги. Пользователи с большим уловом будут на вершине рейтинга, становясь стимулом для остальных. Рассказы типа «я поймал ВОТ такую рыбу» не будут восприниматься всерьез. Приложение будет знать, кого поймал рыбак и какой длины.
Человека больше не будет отвлекать загрузка фотографий на форум, определение вида и размера рыбы — все сделает машинное обучение. Останется только наслаждаться любимым занятием — ловить рыбку.
Учим сеть улавливать рыбу
Сбор данных
Открытые датасеты с разметкой вида рыбы или бокса с ее положением практически отсутствуют. Данные можно найти у ImageNet и отдельных лабораторий, но объём, качество снимков и разметки оставляют желать лучшего.
Первого взгляда на первую сотню фотографий улова будет достаточно, чтобы понять, что рыбакам со всего мира нравится делать селфи с рыбой, а не качественные фотографии.
Фотографии и видео с рыбалки содержат нужные данные, но они имеют ряд существенных недостатков:
Глубокие сети требовательны к объему и менее требовательны к качеству. Но рыболовные снимки в сыром виде непригодны.
Наша методика позволила нам решить сразу несколько проблем — сбора данных и их очистки. Она заключается в последовательном увеличении качества, моделей и данных:
Мы размечаем вручную границы рыбы для нескольких непохожих видов для избежания переучивания на один вид. Например, камбала, щука и карп. Несколько дней работы — это пара тысяч картинок.
Выбираем архитектуру для детекции. Быструю и точную для работы с большим количеством данных. R-FCN показалась подходящей.
Обучаем сеть различать рыбу и не-рыбу (фон), детектить первое. Делаем веб-интерфейс для инференса медийных материалов наших рыбаков. Он может вставить в веб интерфейс ссылку на своё видео, которое будет покадрово прогнанно через модель детекции. Все кадры, содержащие рыбу, будут выведены на экран для удаления дубликатов и ошибок…
Такая админка позволяет собирать данные для целевого вида, а обработанные сетью и проверенные человеком использовать для:
60%.
Обучение классификации
Мы намерены расширять количество распознаваемых видов, поэтому выбирали архитектуру классификатора среди сетей, которые предсказывали 1000 классов на ImageNet. Выбор пал на Inception-ResNet-2, как оптимальное соотношение размера и точности.
Для обучения использовались TensorFlow, EVGA GeForce GTX 1080 Ti и EVGA GeForce GTX 1080.
Полное обучение модели дало большую точность, чем обучение полносвязных слоев модели ImageNet. Скорее всего потому, что сеть научилась низкоуровневым паттернам, таким как рисунок чешуи. Обучение заняло более 80 часов на двух видеокартах.
Первые результаты были поразительны!
Пока все восхищались тем фактом, что доучили нейронку до уровня мультипликационной абстракции, некоторых терзало сомнение, что сеть переучилась.
Но зря, камера запечатлела типичного керри на миде, значит всё впорядке.
Полученное решение страдало от больших ошибок на похожих видах. На изображениях представлены легендарный язь и голавль, отличить которых, способны лишь заядлыми рыбаками.
Ситуация обстоит еще хуже с форелью.
Более десятка популярных видов форелей и лососей не просто могут запутать неспециалиста, но и невероятно изменчивы в течении жизни. От стадии личинки до нереста они меняют свой окрас и форму кардинально в зависимости от возраста, времени года и даже состава воды. Далеко не каждый человек распознает один и тот же вид одной форели с интервалом в несколько лет. Такие виды, как кижуч и чавыча отличить человеку сложно даже по описанию. Из-за человеческой ошибки данные перепутаны, для каждого класса модель требует не менее 1000 фотографий для точности более 80%, при нескольких десятках видах вручную компетентно просматривать такие объёмы ресурсозатратно.
Наше решение заключалось в итерационном очищении датасета от ошибок разметки посредством самой модели. Модель прогоняем на своём же датасете, находим все картинки с несовпадением предсказания модели и разметки. Большинство таких картинок оказываются ошибками последнего. Отсеиваем их, переучиваем модель и получаем высокие метрики на валидационном датасете. В результате, удалось получить точность модели более 90+% даже для похожих видов. Сеть умеет практически безошибочно различать 8 схожих видов форелей и лососей, и более десятка окуней. Однако, в редких случаях сеть все же ошибается. Причину лучше показать наглядно:
Измеряем улов
Переоценка своего улова — очень важная фича белковых нейросеток. Для точного измерения, нужно знать границы рыбы на фотографии и иметь дальномер, как на новых смартфонах со сдвоенными камерами.
Наша цель — обеспечить рыбакам точное измерение улова автоматически, простым наведением телефона. Приложение должно уметь определять, когда рыба в кадре классифицирована и локализована. Необходимо измерять длину рыб по нескольким различным стандартам. Архитектура Faster RCNN с Inception-ResNet-2 демонстрирует себя лучше аналогов, переводим классификаци на неё с R-FCN.
Результаты на аналогичных данных говорят сами за себя.
Тем не менее, такой метод измерения нам не подходит, так как боксы корректно определяющие длину и ширину только для горизонтального и вертикального положения, для произвольного положения не подходят и не способны оценивать длину изогнутой рыбы.
Точнее измеряем улов
Размечаем несколько тысяч фотографий ключевыми точками для покрытия всех способов измерения по различным стандартам.
Обучаем модель для регрессии по ключевым точкам, которая увеличит точность измерения длины и сможет влезть в телефон. Если мы переносим детекцию на устройство, то сможем отправлять на классификацию уже обрезанный участок с рыбой, что увеличит надёжность и поможет снять нагрузку с сервера. Телефон будет отправлять запрос только, когда обнаружит рыбу. К сожалению, модель регрессии точек не сможет отличить рыбу от не-рыбы, поэтому нам понадобится модель такого бинарного классификатора на устройство.
Для регрессии по ключевым точкам берём предобученную на ImageNet’e «голову» от архитектуры ResNet50, добавляем 2 полносвязных слоя на регрессию 14 переменных — координаты всех точек. Функция потерь MAE. Вес модели
Аугментации: флипы горизонтальные/вертикальные, яркость, рандомные кропы (хорошо зашли), скейл. Все координаты точек нормировались на [-1, 1]
Для создания бинарного классификатора, создаём свою модель, похожую на AlexNet. Обучаем на рыбах и «не-рыбах».
Тут все стандартно: бинарная кросс энтропия, аугментации, метрика accuracy (выборки сбалансированы)
В дальнейшем мы планируем увеличивать количество распознаваемых видов, превзойти точностью модели человеческую и переносить модель полностью на устройство. Наша цель не просто создать универсальный инструмент для рыбаков, а объединить все комьюнити в едином проекте.
Помогите определить рыбку по фото
Помогите определить рыбку по фото
Сообщение maktub » 02 мар 2010, 21:29
Помогите определить рыбку по фото
Сообщение Metal » 02 мар 2010, 21:30
Помогите определить рыбку по фото
Сообщение Roman » 02 мар 2010, 21:33
Помогите определить рыбку по фото
Сообщение Metal » 02 мар 2010, 21:35
Помогите определить рыбку по фото
Сообщение maktub » 02 мар 2010, 21:39
Помогите определить рыбку по фото
Сообщение Metal » 02 мар 2010, 21:41
Помогите определить рыбку по фото
Сообщение maktub » 02 мар 2010, 21:44
Помогите определить рыбку по фото
Сообщение Алексей » 02 мар 2010, 21:45
Помогите определить рыбку по фото
Сообщение Алексей » 02 мар 2010, 22:04
Помогите определить рыбку по фото
Сообщение Smile » 16 апр 2010, 17:59
Помогите определить рыбку по фото
Сообщение Roman » 16 апр 2010, 18:20
Помогите определить рыбку по фото
Сообщение Smile » 16 апр 2010, 18:29
to AquaStatuS :
Да, да, рак гораздо больше похож на фото нежели омары которых я находил 🙂 Только вот что-то рак какой то низенький и толстенький находится в нете.
Или на моей картинке он вытянулся и ракурс такой. 🙂
Спасибо за помощь! 😉
Помогите определить рыбку по фото
Сообщение Анфиска » 16 апр 2010, 18:36
Помогите определить рыбку по фото
Сообщение Roman » 16 апр 2010, 20:01
Smile, на вашем фото всё же рак, у омара гораздо массивнее клешни и они другой формы.
Помогите определить рыбку по фото
Сообщение Katerina4664 » 30 июл 2019, 17:07
Помогите определить рыбку по фото
Сообщение yulia211 » 30 июл 2019, 23:47
Помогите определить рыбку по фото
Сообщение Katerina4664 » 31 июл 2019, 01:24
Помогите определить рыбку по фото
Сообщение yulia211 » 31 июл 2019, 12:26
Помогите определить рыбку по фото
Сообщение Katerina4664 » 31 июл 2019, 16:05
Помогите определить рыбку по фото
Сообщение serg_42 » 31 июл 2019, 18:08
ПОИСК ПО КАРТИНКЕ
Поиск по картинке позволяет найти самые похожие картинки в Интернете. Вы можете выполнить поиск по фото, по ключевому слову или по URL-адресу изображения, чтобы найти фотографии, мемы, изображения профиля и обои вместе с их источниками.
Как искать по изображению с помощью нашего инструмента?
«Загрузить изображение», «Поиск по ключевому слову», «Введите URL-адрес изображения», «Захват напрямую» и «Dropbox».
Нажмите кнопку поиска
Начните поиск изображений, нажав кнопку «Искать похожие изображения».
После этого появится экран с Google, Bing, Baidu и Яндекс.
Теперь вам просто нужно нажать кнопку «Проверить изображения» для предпочтительных поисковых систем.
Поиск По Фото
Миллионы людей по всему миру найти фото как для личных, так и для профессиональных целей. Мы предлагаем вам самый быстрый инструмент, который может поиск по фото найти наиболее похожие фотографии в Интернете из ведущих поисковых систем.
Обратный поиск изображения
Поиск по картинке может быть полезен при поиске изображения с лучшими ракурсами и разрешением. Пользователи могут поиск по фото, чтобы узнать, использовал ли кто-то ваши изображения без вашего разрешения, или вы можете использовать его для поиска источника изображения. Просто используйте фотографию в качестве образца запроса, чтобы найти похожее изображение во всем Интернете. Любой может использовать этот инструмент для поиска фотографии, поскольку он показывает точные результаты, связанные с данным изображением; вы можете ввести «ключевое слово» в качестве входного запроса фотографии, а затем выполнить поиск в этом источнике, чтобы узнать, что еще есть, что совпадает с вашим изображением или похож на него.
Поиск фотографий в 4 лучших поисковых системах
Когда пользователь вводит фотографию в поиск по картинке, он получает результаты из 4 лучших поисковых систем. Вам не нужно тратить время на посещение этих поисковых систем по отдельности.
Поиск картинок Google
Google уже давно предлагает поиск по изображениям, и им пользуются люди со всего мира. Этот поиск изображений Google может предоставлять изображения разных размеров по сравнению с изображением. Google извлекает страницы, содержащие загруженное вами изображение.
Поиск изображений Bing
Это средство Bing идентифицирует элементы изображения и находит результаты, которые включают все эти элементы. Он обнаруживает лица или продукты на картинке, загруженной пользователем, и отображает идентичные результаты из своей огромной базы данных.
Яндекс Поиск картинок
Поисковая система Яндекс считается лучшей в России по поиску изображений для определения лица и географической идентификации. Он также предоставляет вам изображения лучшего качества, разных размеров и визуально похожие изображения.
Поиск изображений Baidu
Как работает этот Поиск По Картинке?
Поиск по картинке основан на CBIR и анализирует контент из ведущих поисковых систем, которым пользуются некоторые люди, и мгновенно выдает вам все подходящие изображения. Более того, никакая третья сторона не может получить доступ к этому онлайн-инструменту, так как он защищен современными алгоритмами безопасности. Если у вас в голове возникает вопрос, что вас могут попросить пройти скучную процедуру регистрации, чтобы выполнить поиск по картинкам с помощью этого инструмента, тогда избавьтесь от этого беспокойства. Он сканирует не только базы данных поисковой системы, но и миллионы социальных профилей в Интернете, включая профили популярных социальных сетей, таких как Twitter, Facebook, Instagram и другие форумы, с использованием подборки изображений.
Удивительные особенности нашего инструмента «Найти по Картинке»
Поиск по картинке имеет удивительные возможности. Вот некоторые основные ключевые особенности нашего расширенного фото поиск, упомянутого ниже:
1: Широкая база данных
Загруженная фотография пользователя сопоставляется с миллиардами изображений, доступных в Интернете, для получения и отображения точного соответствия или близких к аналогичным результатам. Наша автоматизированная база данных дает пользователю возможность находить фотографии в нескольких поисковых системах.
2: Предварительный просмотр изображения
Наша платформа предоставляет вам предварительный просмотр выбранного изображения. Функция предварительного просмотра позволит вам убедиться, что вы загрузили правильное изображение.
3: Локальное хранилище
Этот онлайн-поиск по изображению позволяет вам просматривать и выбирать файл, сохраненный в памяти вашего устройства. Вам нужно только нажать кнопку загрузки, чтобы найти и выбрать файл, чтобы начать поиск фотографий.
4: Несколько языков
Если вам удобнее пользоваться веб-сайтами на родном языке, тогда мы поможем вам. Эта найти по картинке доступна на нескольких языках, чтобы сделать ее удобной для пользователей со всего мира.
5: Захват в реальном времени
Теперь вам не нужно искать картинки в своей галерее, чтобы загружать их в поиск по картинке. Вы можете использовать функцию камеры, чтобы сделать снимок любого объекта или сцены в реальном времени, чтобы быстро найти похожие изображения в Интернете.
6: Поддерживает несколько форматов файлов
Это поиск фото поддерживает все основные форматы файлов изображений, чтобы облегчить пользователю загрузку изображения, которое они хотят использовать для поиска. Пользователи могут загружать свои изображения, хранящиеся в форматах JPG, JPEG, PNG или GIF, для выполнения поиска на инструмент.
7: Интеграция URL
Если фотография, которую вы хотите найти, не хранится на вашем устройстве, вы можете вставить ее URL-адрес в поле, указанное в этом инструменте искать по картинке. После ввода URL-адреса пользователь может нажать кнопку поиска, чтобы найти похожие изображения доступны в сети.
8: Быстрый
Это простой в использовании онлайн-инструмент, который генерирует результаты за считанные секунды. Вы можете использовать это веб-приложение для поиска изображений столько раз, сколько захотите, без затрат времени и усилий.
9: Точный
Наш поиск по картинке работает на основе передовой технологии CBIR, которая гарантирует получение 100% точных результатов. Это отображает результаты наилучшего соответствия для каждого загруженного на него изображения.
10: Голосовой поиск
Пользователи также могут использовать нашу функцию голосового поиска. Эта функция позволяет вам говорить что угодно, и в результате она исследует и отображает наиболее релевантные результаты.
Зачем использовать это Картинка Поиска Tool?
1. Поиск повторяющегося контента с помощью поиска по изображению
Этот фото поиск предназначен для того, чтобы обнаруживать и избегать всех подражателей, которые используют дублированный контент, и использовать его, не отдавая должное первоначальному создателю. Если вы загрузили свои творения через Интернет, вы можете выполнить поиск по изображениям, чтобы определить источники, использовавшие ваши изображения, без вашего разрешения. Поиск по картинке занимает несколько секунд, чтобы найти похожие изображения, представленные в Интернете, через несколько поисковых систем. После этого можно предпринять необходимые действия против дубликаторов.
2: Нашли обрезанное изображение?
Если вы нашли обрезанное изображение и задаетесь вопросом, как будет выглядеть полное изображение, просто выполните поиск по изображению. Это поможет пользователям найти множество примеров исходного изображения вместе с другими обрезанными результатами.
3. Отслеживание распространения инфографики
Многие люди будут переиздавать чужую инфографику, даже не сообщая им об этом. Вы можете отслеживать свои упоминания и обратные ссылки, для этого очень полезен поиск по картинке, чтобы найти некоторых из ваших промоутеров. Это безопасный и простой способ найти несвязанное повторное использование вашей работы, и можно даже обратиться к пользователю, чтобы попросить кредит или ссылку. Этот метод может помочь вам повысить рейтинг в поисковой выдаче. Этот инструмент, безусловно, может помочь вам улучшить результаты поиска изображений в поисковой выдаче.
4. Защита авторских прав и получение ссылок
5. Найдите сведения об объекте
Часто мы сталкиваемся с изображениями знаменитостей, продуктов и продуктов питания, которые мы считаем привлекательными и хотим узнать о них больше, но не знаем их имен. Мы полагаемся на поиск по ключевым словам, но, не зная имена собственные, поисковые системы не могут отображать желаемые результаты.
6. Найдите продукты и рецепты с помощью поиска по картинкам
Пользователи могут легко найти продукты или рецепты, которые они видели в Интернете или в магазине и хотели бы купить. Если вы видите что-то на веб-сайте, например рецепт или продукт, который не связан со страницей продукта, вы можете поиск по фото, чтобы найти продукты с помощью изображения или его URL.
найти похожие фото для всех операционных систем
Этот поисковый фото не требует установки на ваши устройства. Доступ к этой картинке поиска можно получить через любую операционную систему.
Поиск по картинке на Android и мобильных устройствах
Вам может быть интересно, что для поиска вам понадобится только настольный компьютер или ноутбук, но с помощью этого средства поиска изображений можно найти фотографии и на мобильных устройствах, и на Android. Вам необходимо получить доступ к этому инструменту через веб-браузер на своем телефоне Android и загрузить изображение, чтобы получить аналогичные результаты.
поиск по фото на iOS устройствах
Пользователи iPhone всегда беспокоятся об инструментах, которые они готовы использовать, которые могут быть несовместимы с их системой iPhone. Но наши пользователи могут легко получить доступ к этому средству поиска изображений через Safari и начать выполнять простые шаги для поиска изображений в Интернете. Аналогичным образом он работает и на Mac.
Обратный поиск изображений в Windows
Этот обратный поиск фотографий можно использовать для поиска источника или деталей любого изображения с помощью устройств Windows. Независимо от того, какая версия Windows работает на вашем устройстве, пользователи могут получить к нему доступ, введя его URL-адрес в веб-браузере.
Конфиденциальность пользовательских данных является высшим приоритетом нашего веб-сайта. Мы понимаем, что пользователи неохотно используют онлайн-инструменты для работы с изображениями, такие как поиск по картинке, из-за страха потерять важные данные. Поэтому наши разработчики разработали этот веб-сайт таким образом, чтобы на его серверах не сохранялись загруженные изображения. По завершении процесса и отображения результатов на экране пользователя загруженное изображение автоматически удаляется с наших серверов. Мы предоставляем пользователям самую безопасную платформу для поиска фотографий. Для получения дополнительной информации вы можете посетить нашу политику конфиденциальности.
