Google Lensはどんな技術でできているのか？GoogleだからTensorflow？GoogLeNet?

#目的
Google Lensは、写したものが何かを教えてくれる。
下図（引用）の場合、写した植物が「つばき」だとGoogle Lensが教えてくれている。***凄すぎる。。。。。***
※Google Lensが考えている最中には、画面に、ランダムに？、白い点みたいなのが沢山でる。。。
画面の特徴を捉えている処理をユーザに示してくれる。。それ自体では有意な情報はないので、雰囲気作りですが、、、

(引用　図： https://appllio.com/how-to-use-google-lens )


<img width="365" alt="tsubaki.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/342207/617f2dfd-3cda-5d6b-0ab5-ab30474a7fe0.png">

さて、***これ（Google Lens)は、どんな技術でできているのだろうか？***
GoogleだからTensorflowか？GoogLeNet？

調べた結果は、以下。

#Google Lensで使われている技術
## 前置き
結論から先に言うと、***具体的に親切に説明されている情報が見つけられなかった。***
企業秘密というか、競合他社もあるため、***Googleが積極的には、情報を開示していない気がする。***
とても、目立っている機能（サービス）なので、
情報が開示されていれば、難易度に関係なく、咀嚼されたものも含めて、沢山、広く、情報が示されるはず。

一応、以下の３つの記事は参考になると思う。
前者２つは、Googleのサイトでの記事。

https://www.blog.google/perspectives/aparna-chennapragada/google-lens-one-year/

https://www.blog.google/products/google-lens/google-lens-real-time-answers-questions-about-world-around-you/

https://www.analyticsindiamag.com/why-google-lens-is-the-perfect-answer-for-content-based-image-recognition/


##　わかったこと
わかったことを出典から引用する。

(出典： https://www.blog.google/perspectives/aparna-chennapragada/google-lens-one-year/ )

>as you may have guessed, is machine learning and computer vision

***「machine learning」だけではなく、 「computer vision」も。***

> Lens uses TensorFlow—Google’s open source machine learning framework—to connect the dog images you see above to the words “Shiba Inu” and “dog.”

「TensorFlow」とは書かれているが、「GoogLeNet」の文言はない。

>we connect those labels to Google's Knowledge Graph

「Google's Knowledge Graph」というのがあるんですね。


(出典： https://www.blog.google/products/google-lens/google-lens-real-time-answers-questions-about-world-around-you/ )

>This is only possible with state-of-the-art machine learning, using both on-device intelligence and cloud TPUs, to identify billions of words, phrases, places, and things in a split second

***「on-device intelligence」と「cloud TPUs」のbothらしい。***
どう分業、連携しているのでしょうかね。

以下の出典は、Google自体ではないので、
情報が正しいかどうかは、わかりません。推測なのかもしれない。

(出典： https://www.analyticsindiamag.com/why-google-lens-is-the-perfect-answer-for-content-based-image-recognition/ )

>Features, can be based on attributes like colour, texture, shape etc. of an image which is extracted with popular techniques of image processing like binarizations , image transforms, etc. or by deep learning based techniques.

(図　出典： https://www.analyticsindiamag.com/why-google-lens-is-the-perfect-answer-for-content-based-image-recognition/  )




<img width="206" alt="red_circle.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/342207/014f6370-afeb-5b2b-036b-9f3621eb38e5.png">

この図は、わかる人には、技術（の名前）が何かわかるんでしょうね。
わかれば、追記します。

引用を継続すると
>Both handcrafted and deep learning based feature extraction techniques follow this feature extraction step with their corresponding algorithms before performing the final step of image recognition.

とあり、**「handcrafted」と「deep learning」のboth**となっている。
これは、上記の
『***「machine learning」だけではなく、 「computer vision」も。***』
と同じ指摘。

#今後
もう少し、いい情報があれば、加筆します。
コメントや情報があれば、お願いします:candy:

#関連（本人）
[良書「ゼロから作るDeep Learning -- Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」を読む](https://qiita.com/enoughspacefor/items/d545b23bd64d285647de)