Das Bild #882d5caf8653bb34 wurde auf Basis einer Datenbank von Bildern (ImageNet), die vor allem für Forschungsprojekte eingesetzt wird, erzeugt. Die ImageNet Datenbank besteht aus ca. 14 Millionen Bildern, denen jeweils 1000 unterschiedliche Begriffe zugeordnet sind. Für unsere Umkehrung „Begriff zu Bild“ wurden für die Erzeugung dieses spezifischen Bilds folgende (englischen) Begriffe vorgegeben:

• orange

Unsere KI Algorithmen zur Erzeugung der Bilder sind bewußt so konfiguriert, dass sich beim Betrachten Mehrdeutigkeiten ergeben. Als Inspiration geben wir unten die Klassifikationsergebnisse für das Bild #882d5caf8653bb34 durch trainierte Standard Netzwerke an. Das zeigt, was Neuronale Netze zur Bilderkennung hier „sehen“.

• für das von der Visual Geometry Group der Universität Oxford entwickelte VGG19 sind die Top 3:
  1. orange mit Wahrscheinlichkeit von 94.37%
  2. lemon mit Wahrscheinlichkeit von 5.62%
  3. banana mit Wahrscheinlichkeit von 0.01%
• für das von Forschern von Microsoft vorgestellte ResNet50 sind die Top 3:
  1. pinwheel mit Wahrscheinlichkeit von 81.53%
  2. balloon mit Wahrscheinlichkeit von 13.13%
  3. sea_slug mit Wahrscheinlichkeit von 1.43%
• für Inception – ein Netzwerk auf der Basis der von Mitarbeitern von Google vorgestellten GoogleNet Architektur – sind die Top 3:
  1. pinwheel mit Wahrscheinlichkeit von 44.84%
  2. loupe mit Wahrscheinlichkeit von 9.75%
  3. balloon mit Wahrscheinlichkeit von 2.23%

Hinweis: der Name #882d5caf8653bb34 dieses Bildes ist der zum Bild berechnete sogenannte Perceptual Hash, der abhäng vom Bildinhalt eine Codierung erzeugt.
In dieser Codierung liegen ähnliche Bilder näher beieinander als unterschiedliche Bilder.