处理数字资产的组织越来越多地在资产元数据中使用分类控制的词汇。 本质上,它包含一列表关键字,员工、合作伙伴和客户通常使用这些关键字来引用和搜索其数字资产。 使用分类控制的词汇标记资产可确保通过基于标记的搜索轻松识别和检索资产。
与自然语言词汇相比,基于业务分类的标签有助于使资产与公司的业务保持一致,并确保最相关的资产出现在搜索中。 例如,汽车制造商可以用型号名称标记汽车图像,以便在搜索时只显示相关图像以设计促销活动。
在后台,Smart Tags使用Adobe Sensei的人工智能框架,根据您的标签结构和业务分类训练其图像识别算法。 然后,此内容智能用于对另一组资产应用相关标记。
要使用智能标记,请完成以下任务:
智能标记仅适用于Adobe Experience Manager Assets客户。 智能标记可作为Experience Manager的附加组件购买。
默认情况下,新的Experience Manager Assets部署与Adobe Developer Console集成。 它有助于更快地配置智能标记功能。 在旧版部署中,管理员可以手动配置智能标记集成。
您可以使用Adobe Developer Console将Adobe Experience Manager与智能标记集成。 使用此配置从Experience Manager中访问智能标记服务。 请参阅配置资产智能标记的Experience Manager,以便任务配置智能标记。 在后端,Experience Manager服务器使用Adobe开发者控制台网关验证您的服务凭据,然后将请求转发到智能标记服务。
标记模型是一组相关标记,这些标记通过图像的视觉方面进行。 例如,鞋类集合可以有不同的标签,但所有标签都与鞋类相关,并且可以属于同一标签模型。 标签只能与图像的不同视觉方面相关。 要了解Experience Manager中培训模型的内容表示形式,请将培训模型可视化为由一组手动添加的标记和每个标记的示例图像组成的顶级实体。 每个标记都可以专门应用于图像。
无法实际处理的标记与以下内容相关:
在创建标记模型并培训服务之前,请确定一组唯一的标记,这些标记最能描述业务环境中图像中的对象。 确保您所选集合中的资产符合培训准则。
培训集中的图像应符合以下准则:
数量和大小:每 个标签最少10张图像和最多50张图像。
一致性:标记的图像应在视觉上相似。最好将与相同视觉方面(如图像中相同类型的对象)相关的标签一起添加到单个标签模型中。 例如,将所有这些图像标记为my-party
(对于培训)不是个好主意,因为它们在视觉上并不相似。
覆盖:培训中的图像应该有足够的多样性。我们的想法是提供几个但相当多样化的例子,这样AEM就能学会专注于正确的事情。 如果要对视觉上不相似的图像应用同一标签,请至少包含每种类型的五个示例。 例如,对于标签模型向下姿势,包含更多与下面突出显示的图像相似的培训图像,以便服务在标记期间更准确地识别类似图像。
干扰/阻碍:该服务更好地训练那些分散注意力的图像(突出的背景、不相关的伴奏,如有主题的物体/人)。例如,对于标签休闲鞋,第二幅图像不是很好的培训候选者。
完整性:如果图像符合多个标记的条件,请在包含培训图像之前添加所有适用的标记。例如,对于 Raincoat 和 model-side-view 等标记,在将其加入培训之前,在符合条件的资产上添加这两个标记。
标记数:Adobe建议您使用至少两个不同的标签和至少10个不同的图像来训练模型。在单个标记模型中,不要添加50个以上的标记。
示例数:对于每个标记,至少添加10个示例。但是,Adobe建议使用大约30个示例。 每个标签最多支持50个示例。
防止误报和冲突:Adobe建议为单个可视方面创建单个标签模型。以避免模型之间重叠标签的方式构建标签模型。 例如,请勿在两个不同的标记模型名称shoes
和footwear
中使用sneakers
等常用标记。 培训过程为公共关键字将一个经过培训的标记模型与另一个覆盖。
示例:更多指导示例包括:
用于培训的图像:您可以使用相同的图像训练不同的标签模型。但是,不会将图像与标签模型中的多个标签相关联。 因此,可以用属于不同标签模型的不同标签标记同一图像。
您无法撤消培训。 以上准则应帮助您选择要培训的优质图像。
要创建并培训业务特定标签的模型,请遵循以下步骤:
创建必要的标记和相应的标记结构。 在DAM存储库中上传相关图像。
在Experience Manager用户界面中,访问资产 > 智能标记培训。
单击创建。提供标题、说明。
浏览并从cq:tags
中要培训模型的现有标记中选择标记。 单击下一步。
在选择资产对话框中,单击每个标记的添加资产。 在DAM存储库中搜索或浏览存储库以选择至少10张和最多50张图像。 选择资产,而不是文件夹。 选择图像后,单击选择。
要预览选定图像的缩览图,请单击标记前面的折叠面板。 您可以通过单击添加资产来修改您的选择。 对选择感到满意后,单击提交。 用户界面在页面底部显示通知,指示已开始培训。
检查每个标记模型的状态列中的培训状态。 可能的状态为挂起、已培训和失败。
图:培训工作流中用于培训标记模型的步骤。
要检查是否已针对资产培训集中的标记对智能标记服务进行了培训,请从“报告”控制台查看培训工作流报告。
在培训了智能标记服务后,您可以触发标记工作流以自动对另一组类似资产应用适当的标记。 您可以定期或在需要时应用标记工作流。 标记工作流同时适用于资产和文件夹。
在Experience Manager界面中,转至工具>工作流>模型。
在工作流模型页面中,选择DAM智能标记资产工作流,然后单击工具栏中的开始工作流。
在运行工作流对话框中,浏览至包含要自动应用标记的资产的有效负荷文件夹。
指定工作流的标题和可选注释。 单击运行。
导航到资产文件夹并检查标记,以验证您的资产是否已正确标记。 有关详细信息,请参阅管理智能标记。
从资产用户界面中,选择包含要应用智能标记的资产或特定资产的文件夹。
从左上角打开时间轴。
从左侧提要栏底部打开操作,然后单击开始工作流。
选择DAM智能标记资产工作流,然后指定工作流的标题。
单击开始。 该工作流会对资产应用您的标记。 导航到资产文件夹并检查标记,以验证您的资产是否已正确标记。 有关详细信息,请参阅管理智能标记。
在随后的标记周期中,只有修改后的资产会再次使用经过新培训的标记进行标记。但是,如果标记工作流的上一个标记周期与当前标记周期之间的间隔超过24小时,即使资产未更改也会进行标记。 对于定期标记工作流,当时间间隔超过6个月时,将标记未更改的资产。
Experience Manager可以自动标记用户上传到DAM的资产。 为此,管理员配置工作流,以向智能标记资产添加可用步骤。 请参阅如何为上传的资产启用智能标记。
您可以创建智能标记以删除可能分配给您的品牌资产的任何不准确标记,以便只显示最相关的标记。
调节智能标记还可确保您的资产显示在最相关标记的搜索结果中,从而帮助优化基于标记的资产搜索。 本质上,这有助于消除不相关资产出现在搜索结果中的可能性。
您还可以为标记分配更高的等级,以提高其与资产的相关性。 提升资产的标记会增加在根据特定标记执行搜索时资产在搜索结果中显示的可能性。
要审核资产的智能标记,请执行以下操作:
在Omnisearch字段中,根据标记搜索资产。
Inspect搜索结果,以识别您找不到与搜索相关的资产。
选择资产,然后从工具栏中选择。
从管理标记页面,检查标记。 如果您不希望根据特定标记搜索资产,请选择该标记,然后从工具栏中选择。 或者,选择标签旁的
X
符号。
要为标记指定更高的等级,请选择标记,然后从工具栏中选择。 您提升的标记将移至标记部分。
选择保存,然后选择确定以关闭成功对话框。
导航到资产的属性页面。 请注意,您提升的标记具有较高的相关性,因此在搜索结果中显示得更高。
默认情况下,AEM search将搜索词与AND
子句组合。 使用智能标记不会更改此默认行为。 使用智能标记可添加额外的OR
子句,以查找应用智能标记中的任何搜索词。 例如,考虑搜索woman running
。 默认情况下,元数据中仅包含woman
或running
关键字的资产不会显示在搜索结果中。 但是,使用智能标记标记的资产会显示在此类搜索查询中。 woman
running
搜索结果是,
元数据中具有woman
和running
关键字的资产。
使用任一关键字标记的资产智能。
首先显示与元数据字段中所有搜索词匹配的搜索结果,然后显示与智能标记中任何搜索词匹配的搜索结果。 在上例中,搜索结果的近似显示顺序为:
woman running
的匹配项。woman running
的匹配项。woman
或running
的匹配项。增强的智能标签基于品牌图像及其标签的学习模型。 这些模型并不总是能够完美地识别标记。 智能标记的当前版本具有以下限制:
要使用智能标记(常规或增强)搜索资产,请使用资产搜索(全文搜索)。 智能标记没有单独的搜索谓词。
智能标记是否能够训练您的标记并将它们应用于其他图像,取决于您用于培训的图像质量。
为获得最佳效果,Adobe建议您使用视觉上相似的图像来为每个标签培训服务。