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Iconos biométricos de línea. Documento de identidad suizo diseño plano. Pila de etiquetas con el nombre o tarjetas. Mujer negra en la ciudad. Acceso seguro a la información personal de los usuarios de la red. Estilo de identidad corporativa negro con logotipo de árbol y Embalaje de cartón en la cabeza con diferentes emociones.

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En resumen, las herramientas de reconocimiento de imagen se adaptan a las necesidades de la persona que las utilice. Los datos que provienen de herramientas de reconocimiento de imagen pueden ser aplicados de múltiples formas — desde entender a un segmento específico de clientes y cuáles son sus intereses para de ésta forma poder crear anuncios específicos.

Imagina poder darle a Facebook anuncios basados en las preferencias y pasiones de cada persona. Los amantes de los perros pueden ser expuestos a anuncios sobre las últimas tendencias en comida canina, mientras que los amantes de gatos pueden recibir información similar pero únicamente para los gatos.

Más allá de lo simpático que puede resultar ver la disputa entre los amantes de perros versus los de los gatos, las herramientas de reconocimiento de imágen pueden ayudarte a entender mejor a tu base de clientes, a evaluar qué es lo que podría ayudarte a romper barreras de entrada a un nuevo mercado, a asegurar que nadie está utilizando tu logo de manera incorrecta, y a analizar el verdadero alcance de tus campañas de marketing.

Puede proveer insights que realmente necesitas o abrirte los ojos a nuevas posibilidades que de otra forma no podrías conocer. El reconocimiento de imagen es esencialmente el compás que cada negocio necesita para navegar el terreno imposiblemente complicado del mundo actual.

Para darte una perspectiva de las diversas herramientas de reconocimiento de imagen y ayudarte a tomar una decisión informada sobre la herramientas que potencialmente pueden funcionar mejor para tu negocio, he compilado una lista de las 10 mejores herramientas de reconocimiento de imagen y las diferencias entre unas y otras.

Talkwalker te permite buscar dentro de una base de datos de más de 30, marcas — la base de datos más grande para análisis visual de logos — lo que significa que puedes tener acceso a cualquier cantidad de información de las compañías que puedas necesitar.

Fuera de el volumen de imágenes que puede reconocer, también utiliza su tecnología propietaria adaptable para analizar tanto texto como imagen, por separado o en conjunto. La conveniencia de tener estas dos herramientas totalmente integradas a una plataforma no puede ser subestimada. Desde maximizar el alcance de tu publicidad hasta simplemente estar alerta cada vez que alguien hace un post de tu marca, la tecnología propietaria de reconocimiento de imágen de Talkwalker es una herramienta completa que puede agregar tremendamente a la profundidad de conocimiento que tienes sobre tu marca y ayudar a utilizarla de nuevas formas para continuar creciendo tu negocio.

Obtenga una demostración gratuita de reconocimiento de imágenes! Si has encontrado la imagen perfecta en el tamaño equivocado o si estás buscando una imagen que sea similar a una que actualmente estés usando, Google Reverse Image Search es la herramienta que necesitas. Así como lo sugiere el nombre, esta herramienta de reconocimiento de imagen permite agregar una imagen y hacer una búsqueda con ella.

La mejor parte de esta herramienta es que es igual de intuitiva que la típica búsqueda de texto en Google y retiene el poder de Google. Las funciones de esta herramienta están abiertas a la imaginación.

Por ejemplo, puedes querer encontrar la fuente original de una imagen para poder usarla correctamente y atribuir a ella, o puedes hacer búsquedas de uso inapropiado de las imágenes que tu posees.

Siempre y cuando la imagen exista en internet, Google Reverse Image Search te puede ayudar con la función que le asignes. Google ha estado al frente de la transición global hacia un mundo centrado en internet.

Su trabajo con buscadores es reconocido como un logro increíble, permitiendo que se volvieran un negocio masivo con un reconocimiento de imagen inimaginable. No sorprende que su herramienta de reconocimiento de imagen este en esta lista.

Google API Cloud Vision te permite analizar imágenes en una sinfín de maneras: desde reconocer contenido explícito, hasta detectar emociones en las caras dentro de las imágenes. Con tal cantidad de funciones, es una herramienta versátil que puede adaptarse a cualquier necesidad específica que necesite tu negocio.

Fuera de su flexibilidad, esta herramienta también incluye el poder de Google y todo lo que implica su nombre, por lo que es una de las herramientas más poderosas que puedes encontrar. Otro nombre grande en el mundo web, Amazon trae a la mesa una herramienta de reconocimiento de imagen que cuenta con funciones únicas.

Amazon Rekognition no solo puede analizar imágenes fotográficas, también puede dar retroalimentación para videos. La mejor parte de esta herramienta en particular, podría ser la facilidad de uso que Amazon dice que tener a lo largo de sus servicios.

Fuera de ser un programa altamente técnico capaz de analizar caras, monitorear personas, textos de imágenes, y otras aplicaciones. Amazon asegura a sus usuarios que esta herramienta que está constantemente aprendiendo a reconocer imágenes, es intuitiva para integrar y usar dentro de cada negocio.

Una función agregada a Amazon Rekognition es que solamente pagas por los datos, lo que significa que no existe un pago mínimo. Esto permite que puedas usar el programa de la manera que quieras y tener acceso a todos los beneficios de este sistema poderoso sin desbalancear tu cuenta de banco.

Esta herramienta de reconocimiento de imagen permite que puedas hacer algo único: buscar imágenes usando otras imágenes. A veces puedes tener necesidad de encontrar imágenes basadas en similitudes, y las palabras que solo te llevan hasta cierto punto.

Trata de describir una imagen a un buscador, jamás podrás explicar exactamente lo que una herramienta de reconocimiento de imagen que hace todo el trabajo por ti, permitiendo encontrar imágenes similares al escoger fotos y diciéndole a la herramienta lo que quieres que haga. Con éste nombre que a la vez es llamativo y descriptivo, LogoGrab actúa como un puente para compañías que quieren cruzar a la siguiente era de marketing y de relación con el consumidor.

Desde su buscador adaptativo de aprendizaje patentado hasta su reconocimiento como una herramienta rápida y precisa, LogoGrab conoce su nicho y lo maneja de manera excepcional. Diseñada para compañías de tecnología, agencias de publicidad y las marcas mismas, LogoGrab se enfoca en monetizar y participar en plataformas móviles, convirtiéndola en pionera para aquellos que buscan maximizar su presencia en redes sociales.

Están orgullosos de que su herramienta se integra a casi todas las plataformas preexistentes, lo que significa que la transición a LogoGrab y a la información valiosa que provee es rápida — una razón más por la que esta herramienta es fantástica.

IBM es conocida en el mundo de la tecnología por buenas razones. Normalmente son pioneros en desarrollo de tecnología que no solo hace que el mundo moderno sea mejor, sino también impulsa nuevas posibilidades.

El reconocimiento de imágenes es un proceso ejecutado por un software de inteligencia artificial capaz de reconocer imágenes utilizando algoritmos matemáticos El reconocimiento de imágenes es el proceso de identificar un objeto o una característica en una imagen o un vídeo. Se utiliza en numerosas aplicaciones Explora fotografías e imágenes de stock sobre reconocimiento o realiza una búsqueda sobre premio o trabajo en equipo para encontrar más fotografías e

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Reconocimientos en Fotografía - Missing El reconocimiento de imágenes es un proceso ejecutado por un software de inteligencia artificial capaz de reconocer imágenes utilizando algoritmos matemáticos El reconocimiento de imágenes es el proceso de identificar un objeto o una característica en una imagen o un vídeo. Se utiliza en numerosas aplicaciones Explora fotografías e imágenes de stock sobre reconocimiento o realiza una búsqueda sobre premio o trabajo en equipo para encontrar más fotografías e

Pides a un representante de campo que vaya a la tienda y haga una foto. La entrada y la salida son rápidas. A continuación, esa foto se somete al reconocimiento de imágenes. El software determina lo que se ha fotografiado realmente: identifica los productos específicos, el envase, los tamaños, los cereales de la competencia, etc.

Empaqueta esos datos en una bonita visualización, y se puede saber rápidamente lo que ocurre en ese estante. En este ejemplo, su representante de campo obtiene una gran victoria. Sólo tomaron una foto, no tuvieron que detenerse a analizar el estante, pasar por una lista de control manual, etc. En lugar de ello, se ocuparon de realizar otras actividades que generan valor en la tienda.

El ahorro de tiempo es una de las principales razones por las que el reconocimiento de imágenes es importante en el comercio minorista. La responsabilidad de descifrar lo que ocurre en una imagen recae en la herramienta, no en su equipo.

Por término medio, se necesitan 20 horas de trabajo para auditar A ese ritmo, se necesitarían al menos dos empleados trabajando a tiempo completo toda la semana. Es mucho más rápido hacer unas cuantas fotos que responder a una encuesta o catalogar cada detalle del estante.

Además, el reconocimiento de imágenes también supone un impulso para calidad de los datos. Se puede combinar la información de los representantes sobre el terreno y otras fuentes con las aplicaciones de reconocimiento de imágenes para construir una mejor imagen de la tienda. Los representantes pueden capturar otros puntos de datos, por ejemplo.

O bien, puede hacer que la IA y el aprendizaje automático analicen las imágenes en busca de otros atributos o construyan una imagen completamente diferente, como la unión de varias instantáneas en una panorámica. Además, el reconocimiento de imágenes es también una parte importante del proceso de Wiser Soluciones y de la forma en que ofrecemos valor a nuestros clientes.

Queremos apoyar a sus equipos de campo en la captura de datos en la tienda, incluidas las imágenes. Mediante el reconocimiento de imágenes, podemos acortar el tiempo necesario para recopilar información procesable. Además, podemos complementar sus datos con otros datos para que sus representantes puedan mantener conversaciones más inteligentes con las tiendas.

En definitiva, esta tecnología puede contribuir de diversas maneras a su objetivo final: poseer y controlar más espacio dentro de la tienda. Además, tiene la posibilidad de recopilar datos más baratos y de mayor calidad que la alternativa manual. Es una situación en la que todos salimos ganando. He aquí algunos ejemplos de algunos casos de uso en el espacio minorista:.

A algunos les preocupa que esta tecnología quite el trabajo a los empleados. En realidad, permite a los empleados de la tienda centrarse más en el cliente.

Ahora, los empleados no tienen que recorrer los pasillos en busca de artículos extraviados, simplemente se les dirige directamente al problema y se les dan instrucciones para solucionarlo.

Esto les permite dedicar más tiempo a ayudar a los clientes y ofrecerles el mejor servicio, algo que es difícil de reproducir para la IA.

En esencia, el software de reconocimiento de imágenes se basa en más datos, más calidad y más escala. Sin embargo, no es un remedio para todo y conlleva algunas consideraciones. Para empezar, la inteligencia artificial no es una solución mágica. Celebración, mujer negra y persona emocionada mostrando Los empresarios no alcanzan el éxito con el que sueñan.

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Empodera la toma de decisión, al lograr un procesamiento rápido y preciso de la información. Agiliza el levantamiento de la información. Incrementa la confianza en la información, pues se basa en situaciones capturadas al momento. convirtiéndose en una de las más innovadoras y populares a nivel global, sin embargo no debemos ignorar las barreras o desventajas que podría implicar su uso: Eleva considerablemente los costos de ejecución, esta tecnología requiere un entrenamiento para ponerse en marcha, la validación en las etapas tempranas y posiblemente equipos con ciertas características específicas.

Requiere de grandes números de fotografías de un mismo objeto, antes de lograr identificarlos e incluso es necesario considerar diferentes escenarios, condiciones de luz y tomas.

Un reentrenamiento en caso de detectar cambios en el color, forma o cualquier característica importante del objeto. El volumen y las características de los datos requiere grandes cantidades de memoria, así como capacidad de procesamiento de información con computadoras y servidores adecuados.

El Reconocimiento de Imagen para el sector Retail La aplicación de esta tecnología ha generado cambios para sus jugadores, y al igual que en otras industrias ha representado beneficios y ganancias para sus protagonistas.

Te compartimos 5 ejemplos de empresas que están ahorrando tiempo y optimizando presupuestos al implementar reconocimiento de imagen en diversas áreas: Amazon Go: son mini supermercados sin cajero. El cliente ingresa utilizando la app de Amazon Go, selecciona los productos y sale de la tienda sin realizar la rutina tradicional de compra.

Al abandonar el punto de venta, sus compras son cargadas a su cuenta de Amazon, esto es posible gracias a un sistema llamado Justo Walk Out, que mediante tecnología de sensores y reconocimiento de imagen detecta cuando una persona toma o devuelve productos al anaquel, a través de una cesta de compra virtual.

Caper AI: es una alternativa tecnológica que le ofrece a la industria un Smart Cart. Se trata de un carrito de compras con una computadora portátil, un lector de tarjeta de crédito, una pantalla y varios sensores, algunos con reconocimiento de imagen que permiten detectar peso, movimiento y ubicación para escanear lo que se añade y dónde está el carrito.

Tally: consiste en un robot que integra tecnología de reconocimiento de imagen y cuya función es proveer información de la disponibilidad de producto.

A lo largo de su rutina, Tally se desplaza por todos los pasillos del supermercado escaneando los anaqueles en pro de garantizar la disponibilidad de los productos. Los datos recopilados permiten identificar tendencias en venta y mide la efectividad del product placement.

Optimizar al Promotor: usar esta tecnología de reconocimiento de imagen optimiza la recolección de información en el punto de venta, disminuye el error humano y maximiza la calidad de la información.

Con una sola o varias fotografías es posible capturar datos de disponibilidad, precio, promociones, cumplimiento del planograma, monitoreo de la competencia, incidencias como rotura de stock, entre otras.

Permitiéndole al Promotor reinvertir su tiempo en asegurar la ejecución perfecta, a través de mejores negociaciones con el retail, garantizando la disponibilidad, anticiparse a posibles problemas de inventario, etc.

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Reconocimientos en Fotografía - Missing El reconocimiento de imágenes es un proceso ejecutado por un software de inteligencia artificial capaz de reconocer imágenes utilizando algoritmos matemáticos El reconocimiento de imágenes es el proceso de identificar un objeto o una característica en una imagen o un vídeo. Se utiliza en numerosas aplicaciones Explora fotografías e imágenes de stock sobre reconocimiento o realiza una búsqueda sobre premio o trabajo en equipo para encontrar más fotografías e

Puede utilizar diversos algoritmos de Machine Learning y métodos de extracción de características, que ofrecen muchas combinaciones para crear un modelo de reconocimiento de objetos preciso.

Ejemplo de Machine Learning con reconocimiento de imágenes para clasificar dígitos utilizando características HOG y un clasificador SVM.

Consejo: Utilizar Machine Learning para reconocimiento de objetos ofrece la flexibilidad de seleccionar la mejor combinación de características y clasificadores para el aprendizaje. Puede obtener resultados precisos con una cantidad mínima de datos.

A grandes rasgos, la diferencia radica en seleccionar características manualmente con Machine Learning o aprenderlas automáticamente con Deep Learning. Aparte de Deep Learning y Machine Learning, muchos métodos clásicos de procesamiento de imágenes son muy efectivos en el reconocimiento de imágenes para algunas aplicaciones.

También puede consultar: Reconocimiento de patrones. Según su ubicación geográfica, recomendamos que seleccione:. Seleccione China en idioma chino o inglés para obtener el mejor rendimiento. Los sitios web de otros países no están optimizados para ser accedidos desde su ubicación geográfica.

Cambiar a Navegación Principal. Inicie sesión cuenta de MathWorks Mi Cuenta Mi perfil de la comunidad Asociar Licencia Cerrar sesión Productos Soluciones Educación Soporte Comunidad Eventos Obtenga MATLAB MATLAB. Productos Soluciones Educación Soporte Comunidad Eventos.

Obtenga MATLAB MATLAB Inicie sesión cuenta de MathWorks Mi Cuenta Mi perfil de la comunidad Asociar Licencia Cerrar sesión. Reconocimiento de imágenes.

Buscar MathWorks. com Buscar. Cerrar búsqueda. Por qué es importante. Cómo funciona. Reconocimiento de imágenes con MATLAB.

El reconocimiento de imágenes es una técnica fundamental en muchas aplicaciones y es el principal elemento impulsor en aplicaciones de Deep Learning, tales como: Inspección visual : Proceso de identificación de piezas defectuosas o no defectuosas en la fabricación. Permite inspeccionar rápidamente miles de piezas en una cadena de montaje.

Clasificación de imágenes : Categorización de imágenes en función de su contenido. Resulta especialmente útil en aplicaciones tales como recuperación de imágenes y sistemas de recomendación en comercio electrónico.

Conducción autónoma : Capacidad de reconocer una señal de stop o un peatón en una imagen, fundamental en las aplicaciones de conducción autónoma. Robótica : Reconocimiento de imágenes utilizado por robots para mejorar la navegación autónoma e identificar ubicaciones y objetos en su ruta.

Comparación entre reconocimiento de imágenes y detección de objetos El reconocimiento de imágenes y la detección de objetos son técnicas similares que a menudo se utilizan juntas.

En la detección de objetos se suelen utilizan las técnicas Faster R-CNN y YOLOv3. Reconocimiento de imágenes izquierda y detección de objetos derecha. Introducción a la detección de objetos con Deep Learning.

Técnicas de reconocimiento de imágenes Existen muchos métodos de reconocimiento de imágenes, incluidas técnicas de Machine Learning y Deep Learning.

Reconocimiento de imágenes con Deep Learning Un enfoque de Deep Learning aplicado al reconocimiento de imágenes puede implicar el uso de una red neuronal convolucional para aprender automáticamente las características relevantes de las imágenes de muestra e identificar automáticamente esas características en nuevas imágenes.

Flujo de trabajo típico de Deep Learning para reconocimiento de imágenes:. Introducción a Deep Learning Iniciación a Deep Learning Introducción a Deep Learning con MATLAB. A través de una serie de algoritmos, el reconocimiento de imágenes permite identificar elementos gráficos de una imagen de manera automática de acuerdo con Marketing Artificial Intelligence Institute,.

A partir de una simbiosis entre tecnologías como Machine Learning, Deep Learning y Natural Language Processing, una computadora logra replicar el proceso de reconocimiento de objetos, lugares y personas que realizamos los seres humanos, pero aplicándo lo a gran escala, siendo capaz de realizar reconocimientos en simultáneo, con millones de imágenes o productos a la vez, a un nivel de detalle y precisión tan específico como sea necesario, con la capacidad de retener todos los datos requeridos, manteniendo una constante optimización del proceso, gracias al aprendizaje de errores y la implementación de soluciones automáticas.

Las principales ventajas competitivas para las empresas que implementan esta tecnología en su día a día, son:. Estos y otros factores, hacen que no sea sorpresa que durante los últimos años el uso de esta tecnología se ha extendido a los diferentes sectores seguridad, medicina, urbanismos, retail, etc.

convirtiéndose en una de las más innovadoras y populares a nivel global, sin embargo no debemos ignorar las barreras o desventajas que podría implicar su uso:. La aplicación de esta tecnología ha generado cambios para sus jugadores, y al igual que en otras industrias ha representado beneficios y ganancias para sus protagonistas.

Te compartimos 5 ejemplos de empresas que están ahorrando tiempo y optimizando presupuestos al implementar reconocimiento de imagen en diversas áreas:. Empresas como AiFi compiten dentro de este mercado, ofreciendo un sistema que según ellos logra una mayor automatización que ha interesado a Carrefour Cadena minorista francesa y Zabka operador de tiendas de conveniencia polaco.

El reconocimiento de imagen ha evolucionado exponencialmente en los últimos años. Gracias a los avances en los dispositivos, la velocidad de procesamiento y los softwares se ha convertido en algo accesible y de gran prioridad para la transformación digital de las empresas.

Hoy vemos que es una herramienta que cambiará el futuro de nuestra categoría. Estos ejemplos nos muestran que fácilmente puede ser implementando desde diversas perspectivas a las necesidades del retail, generando ganancias para el que la usa, no solo de tiempo, sino de experiencia del shopper, es decir es un ganar-ganar.

Para lograr una ejecución perfecta en el punto de venta es necesario contar con datos e información que ayuden a tomar decisiones, por lo que apps con Storecheck Vision optimiza el trabajo del promotor al capturar en una sola fotografía como se menciona en el último ejemplo.

Mediante esta captura obtendrás información sobre disponibilidad y participación en el anaquel; Identificación de productos propios y de la competencia, cumplimiento del planograma, evaluación de promociones y material POP por mencionar algunos beneficios.

Te invitamos a conocer más sobre Storecheck Vision, el complemento de Field que te ayudarán a lograr una ejecución perfecta con ayuda de la tecnología de Reconocimiento de Imagen.

Mantente informado con las últimas noticias, artículos y recursos. Facebook Instagram Linkedin Twitter. Planes Acerca de Contacto. Inicio Todos Todo sobre el Reconocimiento de Imagen o RI en Retail. A través de una serie de algoritmos, el reconocimiento de imágenes permite identificar elementos gráficos de una imagen de manera automática de acuerdo con Marketing Artificial Intelligence Institute, A partir de una simbiosis entre tecnologías como Machine Learning, Deep Learning y Natural Language Processing, una computadora logra replicar el proceso de reconocimiento de objetos, lugares y personas que realizamos los seres humanos, pero aplicándo lo a gran escala, siendo capaz de realizar reconocimientos en simultáneo, con millones de imágenes o productos a la vez, a un nivel de detalle y precisión tan específico como sea necesario, con la capacidad de retener todos los datos requeridos, manteniendo una constante optimización del proceso, gracias al aprendizaje de errores y la implementación de soluciones automáticas.

Las principales ventajas competitivas para las empresas que implementan esta tecnología en su día a día, son: Aumenta la capacidad de análisis, con la interpretación en simultáneo de las imágenes.

Una función agregada a Amazon Rekognition es que solamente pagas por los datos, lo que significa que no existe un pago mínimo. Esto permite que puedas usar el programa de la manera que quieras y tener acceso a todos los beneficios de este sistema poderoso sin desbalancear tu cuenta de banco.

Esta herramienta de reconocimiento de imagen permite que puedas hacer algo único: buscar imágenes usando otras imágenes. A veces puedes tener necesidad de encontrar imágenes basadas en similitudes, y las palabras que solo te llevan hasta cierto punto.

Trata de describir una imagen a un buscador, jamás podrás explicar exactamente lo que una herramienta de reconocimiento de imagen que hace todo el trabajo por ti, permitiendo encontrar imágenes similares al escoger fotos y diciéndole a la herramienta lo que quieres que haga. Con éste nombre que a la vez es llamativo y descriptivo, LogoGrab actúa como un puente para compañías que quieren cruzar a la siguiente era de marketing y de relación con el consumidor.

Desde su buscador adaptativo de aprendizaje patentado hasta su reconocimiento como una herramienta rápida y precisa, LogoGrab conoce su nicho y lo maneja de manera excepcional. Diseñada para compañías de tecnología, agencias de publicidad y las marcas mismas, LogoGrab se enfoca en monetizar y participar en plataformas móviles, convirtiéndola en pionera para aquellos que buscan maximizar su presencia en redes sociales.

Están orgullosos de que su herramienta se integra a casi todas las plataformas preexistentes, lo que significa que la transición a LogoGrab y a la información valiosa que provee es rápida — una razón más por la que esta herramienta es fantástica.

IBM es conocida en el mundo de la tecnología por buenas razones. Normalmente son pioneros en desarrollo de tecnología que no solo hace que el mundo moderno sea mejor, sino también impulsa nuevas posibilidades. No es sorpresa entonces, que su herramienta de reconocimiento de imagen sea una de las mejores.

Una de las principales ventajas de IBM Image Detection es lo adaptable que es. En otras palabras, IBM prevé una plataforma altamente configurable que puede ser modificada para hacer cualquier cosa que le pidas. Desde entender el contenido visual en un nivel categórico para aprender nuevos objetos, las aplicaciones de esta herramienta son infinitas, así como sus beneficios de uso.

Provee múltiples opciones automatizadas para sortear, organizar, y visualizar tus imágenes basadas en categorías, color, etiquetas — que también pueden ser automatizadas — o hechas a la medida.

Esto significa que tienes múltiples opciones dentro de la herramienta, pero también puedes desarrollar otras para que cumpla con tus requisitos específicos.

La dualidad de Imagga permite que la herramienta funcine en cualquier circunstancia o nivel de complejidad. Si simplemente necesitas una manera de mantener orden usando el mínimo tiempo indispensable o si necesitas asegurar que cierto contenido en específico no salga en tu página, Imagga tiene la herramienta para ti, y si no la tienen, tu la puedes crear.

Aunque algunas herramientas se enfocan en ejecución y aplicación altamente especializada, otras tratan de maximizar conveniencia mientras mantienen una funcionalidad impresionante.

Para aquellos que buscan una herramienta fácil de usar, Cloudsight es una buena opción. Esta herramienta de reconocimiento de imagen coordina el proceso de reconocimiento, categorización y entendimiento, permitiendo un proceso automatizado del uso de elementos visuales. Ya sea permitiendo que el programa escriba un texto que suene natural, integre imágenes a tu tienda en línea, o descubra material clave para contenido de video.

Cloudsight es una herramienta intuitiva que no sacrifica la funcionalidad que esperas de una de las mejores herramientas. Con etiquetas y texto automático, es perfecta para los que quieren usar las etiquetas, no solamente para mejorar sus imágenes, sino para incrementar su exposición.

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