AI Visual Tagging Introduzione

I sistemi di AI Visual Tagging funzionano tipicamente elaborando prima un'immagine attraverso reti neurali convoluzionali addestrate su grandi set di dati di immagini etichettate. Queste reti estraggono caratteristiche visive e modelli dai pixel per identificare oggetti, scene, volti, testo e altri elementi. Il sistema quindi abbina questi elementi identificati a una tassonomia o vocabolario di tag predefiniti. Alcuni sistemi possono anche generare didascalie o descrizioni in linguaggio naturale. Il tagging AI più avanzato incorpora il rilevamento degli oggetti per identificare e localizzare più oggetti all'interno di un'immagine. I tag e i metadati sono quindi associati al file immagine, spesso memorizzati in formati standard come EXIF o XMP. Molti sistemi consentono la personalizzazione del vocabolario dei tag e delle impostazioni di soglia per adattarsi a casi d'uso specifici. Alcuni possono anche apprendere e migliorare la loro accuratezza di tagging nel tempo attraverso il feedback degli utenti e ulteriori addestramenti.