AI Visual Tagging Giới thiệu

Các hệ thống AI Visual Tagging thường hoạt động bằng cách đầu tiên xử lý một hình ảnh thông qua các mạng nơ-ron tích chập được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn của các hình ảnh đã được gán nhãn. Những mạng này trích xuất các đặc điểm và mẫu hình ảnh từ các pixel để xác định các đối tượng, cảnh, khuôn mặt, văn bản và các yếu tố khác. Hệ thống sau đó khớp các yếu tố đã xác định này với một phân loại hoặc từ vựng thẻ đã được định nghĩa trước. Một số hệ thống cũng có thể tạo ra các chú thích hoặc mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên. Gán nhãn AI tiên tiến hơn tích hợp phát hiện đối tượng để xác định và định vị nhiều đối tượng trong một hình ảnh. Các thẻ và siêu dữ liệu sau đó được liên kết với tệp hình ảnh, thường được lưu trữ ở các định dạng tiêu chuẩn như EXIF hoặc XMP. Nhiều hệ thống cho phép tùy chỉnh từ vựng thẻ và cài đặt ngưỡng để phù hợp với các trường hợp sử dụng cụ thể. Một số cũng có thể học hỏi và cải thiện độ chính xác gán nhãn theo thời gian thông qua phản hồi của người dùng và đào tạo bổ sung.