소매 및 전자 상거래에서 물체 감지를 위한 바운딩 박스 주석에는 제품 또는 이미지의 주요 요소 주위에 상자를 그려 AI 모델을 학습시키는 작업이 포함됩니다.이 기법은 제품 인식을 향상시키고 정확한 재고 추적을 가능하게 하며 시각적 검색 기능을 개선하여 고객에게 원활한 쇼핑 경험을 제공합니다.
고객의 얼굴 감정을 감지하는 것은 AI 기반 안면 인식 기술을 사용하여 표정을 분석하고 행복, 좌절 또는 놀라움과 같은 감정을 식별합니다.이를 통해 기업은 고객의 감정을 이해하고 참여도를 높이며 실시간으로 맞춤형 경험을 제공할 수 있습니다.
의류 브랜드의 시맨틱 주석에는 원단 유형, 색상, 패턴 및 디자인 특징과 같은 세부 정보로 이미지에 레이블을 지정하는 작업이 포함됩니다.이 프로세스는 더 나은 제품 검색, 분류 및 맞춤형 추천을 위해 AI 모델을 학습시켜 전반적인 쇼핑 경험을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
Unitlab은 제품 이미지, 카탈로그 영상, 텍스트, PDF, 오디오, 행동 기록과 연결된 멀티모달 제품 데이터를 지원합니다.
비주얼 검색과 카탈로그 인텔리전스를 위해 박스, 폴리곤, 세그멘테이션 마스크, 키포인트, 분류, 속성, 관계를 만들 수 있습니다.
예. 영상 워크플로는 객체 추적, 키프레임, 시간 라벨, 프레임 단위 검토, 제품 또는 행동 세그멘테이션을 지원합니다.
예. PDF 및 문서 어노테이션은 OCR 필드, 레이아웃 영역, 표, 엔티티, 분류, 관계를 지원합니다.
온톨로지, 속성, 분류, 관계로 여러 모달리티에서 일관된 제품 카테고리와 속성을 적용할 수 있습니다.
카탈로그 데이터를 검색, 필터링, 중복 제거, 균형 조정, 버전 관리하고 선택한 데이터를 어노테이션과 검토로 보낼 수 있습니다.
내장 모델과 사용자 모델로 이미지 또는 문서를 사전 라벨링하고 검토자가 출시 전에 예측을 확인하고 수정할 수 있습니다.
지침, 검토자 역할, 이슈, 재작업, 승인, 이력으로 팀과 릴리스 전반에서 제품 라벨의 일관성을 유지할 수 있습니다.
예. 대규모 데이터셋, 데이터셋 버전, 협업 워크플로, 프로그래밍 방식 업로드와 내보내기를 지원합니다.
