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Leitfaden

Produktbilder im E-Commerce vor dem KI-Training prüfen

Veröffentlicht am 12. Oktober 2026

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Wo Produktbilder schiefgehen

Katalogfotos, Lieferantenbilder und Retourenfotos von Kunden stammen aus vielen Kameras und Prozessen. Kopien, unscharfe Aufnahmen und falsch gekennzeichnete Produkte sind häufig, und sie verschlechtern unbemerkt die Qualität von Such- und Erkennungsmodellen.

Was Sie prüfen sollten

  • Duplikate: dasselbe Produktfoto von mehreren Lieferanten oder in mehreren Größen.
  • Unschärfe und Belichtung: besonders bei Kunden- und Lagerfotos.
  • Defekte Dateien: fehlgeschlagene Uploads und nicht unterstützte Formate.
  • Text und Wasserzeichen: Lieferantenlogos und Preisschilder, die das Modell versehentlich lernen kann.
  • Personen: Gesichter und Hände auf Retourenfotos sind personenbezogene Daten; zählen Sie sie und entscheiden Sie, ob Sie sie brauchen.

Retourenfotos

Für die Schadenserkennung muss das Foto den Schaden deutlich zeigen. Markieren Sie Fotos, bei denen Unschärfe, Blendung oder Bildausschnitt eine Beurteilung des Produktzustands unmöglich machen, und geben Sie sie zur Prüfung weiter, statt damit zu trainieren.

Die Entscheidung bleibt bei Ihrem Team

Markieren und sortieren Sie, statt zu löschen, damit Merchandiser und Datenteams entscheiden können, was für jedes Modell als brauchbares Bild gilt.