Sie sehen sich Hilfeinhalte der folgenden Version an:

Damit Sie Ihre Markenbilder effektiv mit Tags versehen können, ist es für optimierte Smart-Tags erforderlich, dass die für das Training verwendeten Bilder bestimmten Richtlinien entsprechen.

Richtlinien für das Training

Für optimale Ergebnisse sollten Bilder im Trainingssatz folgende Richtlinien einhalten:

Anzahl und Größe: Mindestens 30 Bilder pro Tag. Mindestens 500 Pixel an der längeren Seite.

Kohärenz: Bilder für ein Tag sollten visuell ähnlich sein.

So ist es beispielsweise nicht empfehlenswert, all diese Bilder mit dem Tag my-party zu versehen (zu Trainingszwecken), da sie einander visuell nicht ähnlich sind.

Coherence

Abdeckung: Bei den Trainings-Bildern muss eine ausreichende Vielfalt vorhanden sein. Der Grundgedanke ist, einige Beispiele bereitzustellen, die jedoch verhältnismäßig vielfältig sind, sodass AEM lernt, sich auf die richtigen Dinge zu konzentrieren. Wenn Sie dasselbe Tag auf visuell unähnliche Bilder anwenden, schließen Sie mindestens fünf Beispiele für jeden Typ ein.

Beispiel: Schließen Sie für das Tag model-down-pose mehr Trainingsbilder ein, die dem hervorgehobenen Bild unten ähnlich sind, sodass der Dienst ähnliche Bilder beim Hinzufügen von Tags genauer identifizieren kann.

coverage_1

Ablenkung/Verdeckung: Der Dienst kann besser mit Bildern trainieren, die weniger Ablenkungen enthalten (hervorgehobenen Hintergründe oder Elemente ohne Bezug wie Objekte/Personen neben dem Hauptsubjekt).

Beispiel: Für das Tag casual-shoe ist das zweite Bild kein guter Kandidat für das Training.

Distraction

Vollständigkeit: Wenn mehr als ein Tag für ein Bild in Frage kommt, fügen Sie alle zutreffenden Tags hinzu, bevor Sie das Bild für Trainingszwecke verwenden. Beispiel: Fügen Sie im Falle von Tags wie raincoat und model-side-view beide Tags zum entsprechenden Asset hinzu, bevor Sie dieses für Trainingszwecke verwenden.

Completeness

Beschränkungen

Optimierte Smart-Tags basieren auf Lernmodellen von Markenbildern und den zugehörigen Tags. Diese Modelle können Tags nicht immer perfekt identifizieren. Bei der aktuellen Version der erweiterten Smart-Tags gibt es folgende Einschränkungen:

  • Subtile Unterschiede in Bildern können nicht erkannt werden. Beispiel: T-Shirts mit schmalem oder normalem Schnitt. 
  • Tags können nicht anhand von winzigen Mustern/Teilen eines Bildes identifiziert werden. Beispiel: Logos auf T-Shirts.
  • Unterstützung nur in der Sprachvariante „Englisch“.
Verwenden Sie die Asset-OmniSearch, um nach Assets mit Smart-Tags (normal oder erweitert) zu suchen. Es gibt kein separates Suchprädikat für Smart-Tags.

Hinweis:

Die Fähigkeit der erweiterten Smart-Tags-Funktion, mit Ihren Tags zu trainieren und diese Tags auf andere Bilder anzuwenden, hängt von der Qualität der für das Training verwendeten Bilder ab.    

Um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen, empfiehlt Adobe die Verwendung visuell ähnlicher Bilder, um den Dienst für die einzelnen Tags zu trainieren.

Dieses Werk unterliegt den Bedingungen der Creative Commons Attribution-Noncommercial-Share Alike 3.0 Unported License.  Twitter™- und Facebook-Beiträge fallen nicht unter die Bedingungen der Creative Commons-Lizenz.

Rechtliche Hinweise   |   Online-Datenschutzrichtlinie