零售和电子商务中用于物体检测的边界框注释涉及在产品或图像中的关键元素周围绘制方框以训练 AI 模型。该技术增强了产品识别度，实现了准确的库存跟踪，并提高了视觉搜索能力，为客户提供了无缝的购物体验。
检测客户的面部情绪使用人工智能驱动的面部识别技术来分析表情并识别快乐、沮丧或惊喜等情绪。这可以帮助企业了解客户情绪，提高参与度，并实时定制个性化体验。
服装品牌的语义标注包括使用面料类型、颜色、图案和设计特征等详细信息来标记图像。此过程有助于训练 AI 模型，以更好地进行产品搜索、分类和个性化推荐，从而增强整体购物体验。
Unitlab 支持商品图像、目录视频、文本、PDF、音频、行为记录和关联多模态商品数据。
团队可为视觉搜索和目录智能创建边界框、多边形、分割掩码、关键点、分类、属性和关系。
可以。视频流程支持目标跟踪、关键帧、时间标签、逐帧审查以及商品或动作分割。
可以。PDF 与文档标注支持 OCR 字段、版面区域、表格、实体、分类和关系。
本体、属性、分类和关系帮助团队跨模态应用一致的商品类别、属性和发现。
团队可搜索、筛选、去重、平衡和版本化目录数据，再将选定数据送入标注与审查。
内置模型和自有模型可预标注图像或文档，审查者可在发布前验证和修正预测。
指南、审查角色、问题、返工、审批和历史记录帮助团队在不同发布版本间保持商品标签一致。
可以。大型数据集、数据集版本、协作流程以及程序化上传和导出支持不断增长的商品目录。
