Google新開發IconNet視覺物體偵測模型，用來強化其無障礙應用程式Voice Access辨識圖標的能力，進而改進行動應用程式的可存取性。Voice Access是一個Android上的應用程式，可讓使用者以口語命令來自由控制裝置，過去Voice Access需要仰賴螢幕上使用者介面元素的無障礙標籤來運作，但是在許多應用中，像是圖像或是圖標，並非總能提供適當的無障礙標籤，如此也就降低了Voice Access的可用性。
為了解決這個問題，Voice Access必須要能夠藉由偵測螢幕上的畫素，來自動辨識圖標，而非僅仰賴無障礙標籤，因此Google開發了IconNet，這是一個以視覺為基礎的物體偵測模型，該模型可以使用與應用程式低層架構無關的方法，自動偵測螢幕上的圖標，目前這項功能已經加入到最新的Voice Access應用程式中。
IconNet僅透過使用者介面螢幕截圖，就可以偵測31種不同的圖標類型，接下來還會擴充至70多種，為了要讓IconNet在裝置上順暢運作，IconNet經過最佳化使其適用於行動環境，模型被設計成小巧且快速的形式。