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고급 이미지 태깅 API로 시각적 콘텐츠를 간소화하세요

~에 의해 Filestack7m2024/06/19

너무 오래; 읽다

이미지를 잘 관리하면 오늘날의 비즈니스 프로세스를 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 블로그에서는 Image Tagged API의 작동 방식과 그 중요성에 대해 설명합니다. 다양한 산업 분야에서 Image Tagged API의 실제 사용을 살펴보겠습니다. 적합한 API를 선택하는 데 도움이 되도록 고려해야 할 사항에 대한 팁을 제공합니다. 그리고 이러한 API 사용에 대한 모범 사례를 공유할 것입니다.

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기업에서 방대한 이미지 컬렉션을 어떻게 체계적으로 정리하고 쉽게 찾을 수 있는지 궁금한 적이 있습니까? 그 비결은 Image Tagged API에 있습니다.

이미지를 잘 관리하면 시각적 콘텐츠가 어디에나 있는 오늘날의 세계에서 비즈니스 프로세스를 크게 개선할 수 있습니다. 이 블로그에서는 Image Tagged API의 작동 방식과 그 중요성에 대해 설명합니다.

먼저, AI를 사용한 이미지 태깅이 수동으로 수행하는 것보다 어떻게 더 나은지 살펴보겠습니다. 그런 다음 이러한 API가 어떻게 작동하고 어떤 기술을 사용하는지 설명하겠습니다.

또한 최선의 결정을 내리기 위해 API를 선택할 때 찾아야 할 주요 기능도 지적할 것입니다.

다음으로 다양한 산업 분야에서 Image Tagged API의 실제 용도를 살펴보겠습니다. 우리는 또한 그들의 광범위한 이점을 보여줄 것입니다. 적합한 API를 선택하는 데 도움이 되도록 고려해야 할 사항에 대한 팁을 제공하겠습니다.

마지막으로 이러한 API를 최대한 활용하기 위한 모범 사례를 공유하겠습니다.

Image Tagged API가 어떻게 이미지 처리 방법을 바꾸고 비즈니스를 향상시킬 수 있는지 알아보세요.

수동 라벨링을 뛰어넘는 이미지 태깅의 힘은 무엇입니까?

수동으로 이미지 태그를 지정하려면 많은 시간과 노력이 필요합니다. 사람들은 각 이미지를 보고 하나씩 태그를 지정해야 합니다. 이 프로세스는 느리고 실수가 발생하기 쉽습니다.

이미지 수가 늘어날수록 태그를 정확하고 일관되게 유지하는 것이 더 어려워집니다. 또한 오늘날 비즈니스에 필요한 빠른 속도를 따라잡을 수도 없습니다. 따라서 지연과 비효율이 발생합니다.

이미지 태그 지정 API

자동 이미지 태그 지정 API는 인공 지능(AI)을 사용하여 이미지 레이블 지정을 자동화합니다 . 이러한 도구는 이미지를 보고, 개체와 장면을 인식하고, 올바른 이미지 태그를 할당할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 이점입니다.

👉자동 태그 지정은 수동 태그 지정보다 훨씬 빠릅니다.

👉AI는 사람의 실수를 줄여 태그를 더욱 정확하게 만듭니다.

👉API는 많은 수의 이미지를 빠르게 처리할 수 있습니다.

👉자동화는 인간 노동의 필요성을 줄여 비용을 절약합니다.

산업 전반의 사용 사례

이미지 태그 지정 API는 다양한 분야에서 유용합니다. 여기 몇 가지 예가 있어요.

👉온라인 매장에서는 이미지 태그를 사용해 상품을 정리합니다. 색상, 크기, 스타일과 같은 태그는 고객이 원하는 것을 찾는 데 도움이 됩니다. Amazon에서는 검색 결과와 권장 사항을 개선하기 위해 제품에 태그를 지정합니다.

👉미디어 회사는 방대한 라이브러리를 관리하기 위해 이미지에 태그를 지정합니다. 이를 통해 콘텐츠를 빠르게 찾고 정리할 수 있습니다. Netflix는 시청자에게 관련 프로그램과 영화를 제안하기 위해 이미지에 태그를 지정합니다.

👉학교 및 교육 플랫폼에서는 이미지에 태그를 지정하여 자료를 정렬합니다. 이를 통해 학생과 교사가 리소스를 더 쉽게 찾을 수 있습니다. Khan Academy는 주제와 학년별로 동영상에 태그를 지정합니다.

👉병원에서는 엑스레이, MRI 등 의료 영상에 태그를 달아 환자 기록을 정리합니다. 이는 의사가 환자를 더 빠르게 진단하고 치료하는 데 도움이 됩니다. 병원에서는 의료 기록을 효율적으로 관리하기 위해 이미지 태깅을 사용합니다.

이미지 태깅 API는 어떻게 작동하나요?

이미지 태그 지정 API는 스마트 기술을 사용하여 사진을 구성하고 레이블을 지정하는 데 도움이 됩니다. 또한 물체 인식과 같은 AI 기술을 사용하여 사진 속 항목을 식별합니다. 예를 들어 API는 해변 사진에서 모래, 물, 사람을 인식할 수 있습니다.

장면을 이해하면 API가 더 큰 그림을 볼 수 있습니다. 이는 객체를 식별할 뿐만 아니라 해당 컨텍스트도 이해합니다. 게다가 이렇게 하면 태그 지정이 더 정확해집니다. 새로운 Filestack EyeQ 업데이트는 이미지 품질을 향상시켜 AI가 더 잘 작동하도록 돕습니다.

메타데이터는 데이터에 관한 데이터입니다. 이미지의 경우 태그, 설명, 카테고리가 포함됩니다. 또한 이를 통해 사진을 더 쉽고 빠르게 찾고 정리할 수 있습니다.

'컴퓨터 비전'은 컴퓨터가 이미지를 보고 이해할 수 있도록 하는 분야이다. "이미지 분류"는 이 필드의 일부입니다. 이는 콘텐츠에 따라 이미지를 여러 그룹으로 정렬하는 것을 의미합니다. 이러한 기술은 이미지 태그 지정 API를 사진 관리에 강력하고 유용하게 만듭니다.

Filestack 이미지 캡션을 사용하는 예를 들어 보겠습니다. 아래 이미지가 있다고 가정해 보겠습니다.

아래 Filestack URL을 사용하여 이 이미지에 대한 태그를 얻을 수 있습니다.

 https://cdn.filestackcontent.com/<FILESTACK_API_KEY>/security=p:<POLICY>,s:<SIGNATURE>/tags/<EXTERNAL_URL>

API 키, 서명, 정책을 추가한 후의 응답은 다음과 같습니다.

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