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Adobe是全球创意软件的领导者。你很难找到一个不精通Photoshop、Illustrator或InDesign的专业设计师，但Adobe有几十个其他产品，不仅包括设计空间，还包括电子签名、分析、营销、库存照片等等。他们是创意软件领域的真正先驱，不断创新他们的产品套件，同时简化整个设计过程。
所面临的挑战
Adobe的旗舰产品之一是Adobe Stock，这是一个精心策划的高质量库存图像集合。图书馆本身非常庞大:有超过2亿的资产(包括超过1500万的视频、3500万的矢量、1200万的编辑资产、1.4亿的照片、插图、模板和3D资产)。每一项资产都需要被发现。
Adobe为其搜索提供了大量由内容上传者提供的元数据。它们提供自己的信息，如图像中的对象、情绪、审美等等。但这还不够。对于初学者来说，这些用户提供的标记有时可能过于宽泛或不正确。最重要的是，它们并没有说明最终用户是如何将这些图像用于营销抵押品的。
例如，许多Adobe Stock客户正在寻找能够在图像上放置文本的图像。这需要一种特定类型的图像，其中复制可以坐在一个干净的背景上，没有繁忙的额外对象。这些类型的图像是相当受欢迎的营销人员寻找创造干净，充满活力的抵押品。
问题是，虽然这些特定的图像往往是下载频率最高的资产，但Adobe上传程序提供的元数据中并没有这个功能。为了更好地服务他们的客户，Adobe需要创建一个模型，可以找到图像中的关键属性，如复制空间或对象隔离。
解决方案
Adobe需要高度精确的训练数据来创建一个模型，可以表面这bob体育手机下载些微妙的属性在他们的超过1亿张图像库，以及成千上万的新图像，每天上传。他们使用我们的平台来在最适合用于复制块的区域上绘制多边形(比如大的空白或桌面)。例如:
这些精确标注的多边形帮助他们的模型了解这些空间的实际样子。它们也运行了类似的对象隔离分类工作流，对象隔离是另一种流行的图像类型，很难用元数据进行真正的分类。
结果
这些训练数bob体育手机下载据增强了模型的能力，帮助Adobe将最有价值的图像服务于其庞大的客户基础。用户不需要在类似图片的页面中滚动，他们可以快速找到最有用的图片，腾出时间开始创建强大的营销材料。
Adobe股票是一个完美的例子，如何利用大量独特的数据目录，并创建模型，使客户满意。这些人工标签不能取代Adobe在没有注释器的情况下可以检测的元数据或颜色属性。相反，将人在回路中的机器学习实践结合起来，可以使他们的模型更有效、更强大、更有用。
