Adobe Stock充分利用庞大的资产组合斩获客户芳心
如何利用澳鹏平台构建模型、提高其客户的搜索相关性
公司信息
Adobe是创意软件的全球领导者，专业的设计师几乎不可能不懂Photoshop、Illustrator或InDesign，而Adobe还有几十种其他产品，不仅涵盖设计领域，还包括电子签名、分析、市场营销、库存图片等领域。他们是创意软件领域的真正先驱，对其产品套件不断创新，同时简化整个设计过程。
挑战
Adobe Stock是Adobe的一个旗舰产品，它是精选的高质量库存图像集。图库本身规模惊人：拥有超过2亿的资产（包括超过1500万个视频、3500万个矢量、1200万个媒体资产，以及1.4亿张照片、插图、模板和3D资源）。每一项资产都需要被发现。
Adobe具有大量由内容上传者提供的用于搜索的元数据。它们提供自有信息，比如图片中的物体、情绪、美感等等。但这还不够。对初学者来说，这些用户提供的标签有时可能过于宽泛或不正确。最重要的是，并没有告诉终端用户如何在营销宣传中使用这些图片。
例如，Adobe Stock的许多用户在寻找允许他们在图片上添加文本的图片。这就需要某种类型的图片，其中文案可以置于干净的背景上，而没有多余的其他对象。对于希望创造干净、活力多元的辅销素材的营销人员来说，这类图片备受青睐。
然而问题在于虽然这些特定的图片往往是下载最频繁的资产，但Adobe上传者提供的元数据并不支持下载。为了更好地服务客户，Adobe需要创建一个能够在图像中发现关键属性的模型，例如复制空间或对象隔离。
解决方案
Adobe需要极为精确的训练数据来创建模型，该模型可以在库存超过1亿张、每天上传数十万张新图片的图库中展现这些微妙的属性。他们使用我们的平台帮助绘制多边形区域，这些区域可能最适合用于英文稿纸（比如大的空白空间或表格）。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。他们还运行类似的工作流分类对象隔离，这是另一种很难用元数据真正分类的流行图像类型。
成果
这些训练数据帮助Adobe为其庞大的客户群提供最有价值的图像。用户无需滚动浏览类似图片的页面，即可快速找到最有用的图片，从而腾出时间创建有力的营销素材。
Adobe Stock是利用大量独特数据创建令客户满意模型的完美典范。这些人工标签不会取代在无标注者的情况下Adobe就能检测的元数据或颜色属性。相反，结合“人机协同”的机器学习实践可以使他们的模型更为有效、强大，也更加有用。
