Conversión de texto a 3D
Conversión de imagen a 3D
Texturizado de IA
Velocidad ultrarrápida
Mapas PBR
Estilos de arte versátiles
Interfaz amigable para los artistas
Soporte multilingüe
Integración con API
Exportación de modelos en 3D
LayerNext, navan.ai, Repetir, Dioptra, Getactyv, JCV - Japan Computer Vision, Verificient, Synthetic Data for Computer Vision and Perception AI, Unitlab, DirectAI son las mejores Computer Vision herramientas gratuitas / de pago Computer Vision.
Visión por computadora es un campo de la inteligencia artificial que se centra en capacitar a las computadoras para interpretar y entender información visual del mundo que las rodea. Involucra el desarrollo de algoritmos y técnicas que permiten a las máquinas procesar, analizar y dar sentido a imágenes y videos digitales. El objetivo de la Visión por computadora es replicar y superar las capacidades visuales humanas en tareas como reconocimiento de objetos, comprensión de escenas y clasificación de imágenes.
Características principales
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Precio
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Modo de empleo
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Meshy | Conversión de texto a 3D | Para usar Meshy, simplemente ingresa el texto deseado o la imagen en 2D y la IA generará un activo en 3D en menos de un minuto. | |
Roboflow en Español | ¿Cómo usar Roboflow? | ||
Lightning AI | Lightning AI ofrece varias características principales, incluyendo una integración perfecta con PyTorch, entrenamiento eficiente con computación distribuida, puntos de control y registro automáticos, seguimiento de experimentos y fácil implementación de modelos entrenados. | Para utilizar Lightning AI, puedes comenzar creando una cuenta en el sitio web. Una vez iniciado sesión, puedes cargar tus conjuntos de datos, definir la arquitectura de tu modelo utilizando PyTorch y entrenar fácilmente tus modelos de inteligencia artificial. La plataforma proporciona una interfaz fácil de usar para gestionar tu proceso de entrenamiento y monitorear el rendimiento del modelo. | |
Label Studio | Etiquetado flexible de datos para todo tipo de datos | Para usar Label Studio, puedes seguir estos pasos: 1. Instala el paquete Label Studio a través de pip, brew, o clona el repositorio de GitHub. 2. Inicia Label Studio usando el paquete instalado o Docker. 3. Importa tus datos en Label Studio. 4. Elige el tipo de datos (imágenes, audio, texto, series de tiempo, multi-dominio o video) y selecciona la tarea de etiquetado específica (por ejemplo, clasificación de imágenes, detección de objetos, transcripción de audio). 5. Empieza a etiquetar tus datos usando etiquetas y plantillas personalizables. 6. Conéctate a tu tubería de ML/AI y usa webhooks, Python SDK o API para la autenticación, gestión de proyectos y predicciones de modelos. 7. Explora y gestiona tu conjunto de datos en el Administrador de Datos con filtros avanzados. 8. Admite múltiples proyectos, casos de uso y usuarios dentro de la plataforma de Label Studio. | |
novita.ai | Acceso a más de 10,000 modelos AI | Simplemente regístrese y podrá comenzar a usar rápidamente las APIs de generación y edición de imágenes AI de novita.ai. Puede elegir entre una amplia gama de modelos pre-entrenados o entrenar sus propios modelos personalizados. Las APIs son rápidas, económicas y están diseñadas para ser fáciles de integrar en sus propios proyectos. | |
Encord | Herramientas de anotación y gestión de flujos de trabajo | Para usar Encord, comienza creando un proyecto y cargando tus datos visuales. Luego, puedes anotar y etiquetar los datos utilizando las herramientas de anotación y las características de gestión de flujos de trabajo. Una vez etiquetados, puedes evaluar tus modelos, administrar y curar tus datos, y mejorar el rendimiento del modelo utilizando las diversas herramientas y flujos de trabajo proporcionados por Encord. | |
Verificient | Verificación de identidad mediante escaneos biométricos (rostro, identificación y nudillo) | Verificient ofrece varios productos para la verificación de identidad y el monitoreo remoto, como Proctortrack, ProctorDIY, ProctorTA y Veripass. Estos productos pueden ser utilizados por instituciones de educación superior, escuelas K12 y empresas para garantizar la integridad de las evaluaciones en línea, prevenir el fraude en los exámenes y verificar de forma segura las identidades de los usuarios. | |
Arize AI | Paneles de control de monitoreo | Monitoree, solucione problemas y evalúe sus modelos de aprendizaje automático y LLM | |
AI HomeDesign | Diseño de interiores |
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| Usar AI HomeDesign es simple y eficiente. Los usuarios pueden registrarse para obtener una cuenta gratuita, seleccionar el servicio deseado, cargar las fotos de su propiedad y dejar que los algoritmos de IA hagan su magia. En cuestión de minutos, los usuarios recibirán fotos editadas de alta calidad listas para usar. |
Anyscale | Scalable Compute for AI and Python | Puntos finales de Anyscale | ¡Comienza a utilizar Servicio y Ajuste Fino de LLMs de código abierto con los puntos finales de Anyscale! |
Asistente de Educación en IA
Mejorador de Imágenes con IA
Editor de Fotos e Imágenes
Mejorador de Fotos con IA
Segmentación de imágenes por IA
Reconocimiento de Imagen por IA
Coaching de IA
Curso de IA
Tutorial de AI
Atención médica: Asistir a radiólogos en el análisis de imágenes médicas para la detección temprana de enfermedades como cáncer o trastornos cardiovasculares.
Venta al por menor: Habilitar tiendas sin cajeros donde la Visión por computadora hace un seguimiento de las compras de los clientes y automatiza el proceso de pago.
Agricultura: Monitorear la salud de los cultivos, detectar plagas y optimizar la irrigación utilizando drones o robots equipados con Visión por computadora.
Automoción: Dotar a los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y vehículos autónomos con capacidades de detección de objetos en tiempo real y seguimiento de carriles.
Las reseñas de usuarios de aplicaciones y herramientas de Visión por computadora son generalmente positivas, destacando la capacidad de la tecnología para automatizar tareas visuales complejas y proporcionar información valiosa. Sin embargo, algunos usuarios expresan preocupaciones sobre las implicaciones de privacidad y la necesidad de transparencia en cómo se entrenan y utilizan los modelos. Además, los usuarios enfatizan la importancia de tener datos de entrenamiento diversos y representativos para garantizar la equidad y mitigar los sesgos en los sistemas de Visión por computadora.
Un usuario toma una foto de una planta con su teléfono inteligente, y una aplicación con Visión por computadora identifica la especie de la planta y proporciona instrucciones de cuidado.
Un usuario con discapacidad visual utiliza un dispositivo habilitado para Visión por computadora para leer texto de letreros o documentos, mejorando su accesibilidad.
Un comprador utiliza una función de prueba virtual en una aplicación de comercio electrónico, donde la Visión por computadora superpone prendas de vestir en su imagen en tiempo real.
Para implementar Visión por computadora, los desarrolladores suelen seguir estos pasos: 1. Recolección de datos: Reunir un gran conjunto de datos de imágenes o videos etiquetados relevantes para la tarea en cuestión. 2. Preprocesamiento de datos: Limpiar, normalizar y aumentar el conjunto de datos para garantizar calidad y diversidad. 3. Selección de modelo: Elegir una arquitectura de aprendizaje profundo apropiada, como redes neuronales convolucionales (CNN), para la tarea específica de Visión por computadora. 4. Entrenamiento del modelo: Entrenar el modelo seleccionado en el conjunto de datos preprocesado utilizando técnicas como aprendizaje por transferencia o ajuste fino. 5. Evaluación del modelo: Evaluar el rendimiento del modelo entrenado utilizando métricas como precisión, precisión y recuperación en un conjunto de datos de validación separado. 6. Implementación: Integrar el modelo entrenado en la aplicación o sistema objetivo para uso en el mundo real.
Automatización de tareas visuales: La Visión por computadora permite la automatización de tareas que anteriormente requerían inspección visual humana, como control de calidad en fabricación o análisis de imágenes médicas.
Eficiencia mejorada: Al procesar datos visuales a escala, la Visión por computadora puede reducir significativamente el tiempo y los recursos necesarios para el análisis manual.
Precisión mejorada: Con la capacidad de aprender a partir de vastas cantidades de datos, los modelos de Visión por computadora pueden lograr altos niveles de precisión en tareas como detección de objetos y reconocimiento facial.
Creación de nuevas aplicaciones: La Visión por computadora abre nuevas posibilidades para aplicaciones en varios dominios, como vehículos autónomos, realidad aumentada y sistemas de vigilancia inteligentes.