Best 59 Computer Vision Tools in 2024

LayerNext, navan.ai, Répétition, Dioptra, Getactyv, JCV - Japan Computer Vision, Verificient, Synthetic Data for Computer Vision and Perception AI, Unitlab, DirectAI are the best paid / free Computer Vision tools.

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2
LayerNext est une plateforme de gestion de données IA pour les données en vision par ordinateur.
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52.49%
1
Construisez des modèles de vision par ordinateur sans code avec Navan.ai.
28.0K
24.60%
1
Répétition est une SDK pour l'enregistrement et la visualisation efficace de données de vision par ordinateur et de robotique.
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100.00%
2
Dioptra est une plate-forme open source de curation et de gestion de données en vision par ordinateur et NLP.
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3
Getactyv est une plateforme basée sur l'intelligence artificielle pour la santé et la remise en forme avec une assistance de vision par ordinateur.
19.9K
98.68%
1
Transformation des industries grâce à une technologie de vision par ordinateur avancée.
192.0K
82.96%
0
Vérification d'identité et surveillance à distance utilisant la biométrie, la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique.
30.0K
18.93%
0
Générez des données d'entraînement étiquetées pour l'IA de vision par ordinateur.
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46.67%
0
Unitlab offre une gestion des données et un étiquetage alimentés par l'IA pour les tâches de vision par ordinateur.
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100.00%
1
Construisez des modèles de vision par ordinateur instantanément avec DirectAI, sans code ni données d'entraînement nécessaires.
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0
GreenEyes.AI développe des API de vision par ordinateur durables et des produits SaaS pour un monde meilleur.
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1
Remyx AI simplifie la personnalisation et le déploiement de l'IA sans code ni données.
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100.00%
2
Eye for AI propose une technologie avancée de vision par ordinateur pour l'analyse d'images et la reconnaissance d'objets.
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68.18%
1
Automatisez tout ce que vous voyez à l'écran
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0
Automatiser des tâches avec l'IA Vision
123.1K
36.10%
2
Applications évolutives d'IA et de Python avec Ray.
246.6K
24.25%
0
Accélérez le développement de modèles avec le moteur de données complet d'Encord.
45.6K
23.02%
0
Landing AI propose LandingLens, une plateforme de vision par ordinateur basée sur le cloud permettant de créer facilement des projets personnalisés.
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100.00%
3
Logistify AI utilise la vision par ordinateur pour automatiser la vérification des stocks et réduire les erreurs humaines et les coûts de main-d'œuvre.
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0
Assistant macOS alimenté par l'IA pour l'aide aux applications.
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3
Sprite IA est une plateforme d'IA avec un apprentissage automatique avancé pour l'analyse et le traitement des données.
200.0K users
0
Copiez du texte à partir de n'importe quelle vidéo sans effort
38 users
1
Améliorer l'apprentissage en ligne avec des retours en temps réel.
60.6K
34.13%
0
Résumé: Datature est une plateforme d'IA permettant le développement d'applications de vision par ordinateur sans code.
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4
Améliorez vos présentations PowerPoint grâce à l'analyse IA.
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100.00%
6
Détection révolutionnaire des mensonges par l'IA combinant psychologie et vision par ordinateur.
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24.06%
8
Créez des boucles vidéo artistiques qui ne finissent jamais.
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3
Application de comptage d'objets basée sur l'IA
52.9K
13.13%
1
Augmentez votre chiffre d'affaires et votre rentabilité grâce à des services de conseil en IA et en ML
72.3K
17.46%
0
Technologie spécialisée de suivi, d'analyse et de reconnaissance faciale.
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1
Création d'avatars à partir de sources diverses.
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9
Movmi est un logiciel convivial qui permet aux animateurs de créer des animations 3D à partir de vidéos standard.
9.6K
85.24%
0
Apporter de la transparence aux rencontres modernes.
13.1K
64.08%
0
API de pointe pour supprimer l'arrière-plan des images.
10.1K
34.19%
4
Zolak est un logiciel de visualisation 3D pour les détaillants de meubles, améliorant l'expérience d'achat.
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100.00%
1
Plateforme publicitaire DOOH alimentée par l'IA.
7.1K
46.95%
0
Résolveur instantané de captcha TikTok
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1
Plateforme de mode technologique permettant l'essayage virtuel des vêtements.
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63.78%
0
syntheticAIdata génère des données synthétiques de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'intelligence artificielle en vision, avec le soutien de Microsoft et NVIDIA.
177.9K
22.45%
1
Augmentez la vélocité du modèle et améliorez les résultats de l'IA
197.9K
14.26%
9
APIs de génération et de retouche d'images IA avec plus de 10 000 modèles.
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65.46%
2
Un outil utile pour les chercheurs afin de suivre et de mémoriser les détails importants des documents.
536.1K
14.32%
3
Lightning AI permet une formation rapide des modèles d'IA et leur déploiement en utilisant PyTorch.
1.1M
12.80%
2
Donnez à votre logiciel le pouvoir de voir des objets dans les images et les vidéos.
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1
Un outil qui automatise la recherche et le filtrage dans les ensembles de données visuels, réduisant les coûts de 10 fois.
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50.67%
0
Permet aux développeurs d'accélérer l'inférence et de maximiser le potentiel du matériel.
101.0K
16.65%
9
La retouche de photos immobilières réinventée par l'IA.
34.8K
17.76%
1
Imagga est une API qui offre des solutions de reconnaissance d'images pour l'étiquetage, la catégorisation, la recherche et la modération.
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3
Découvrez et utilisez une vaste sélection d'outils d'IA gratuits
11.7K
30.64%
0
Robovision est une plateforme d'IA qui aide les entreprises à gérer l'intelligence visuelle dans des machines intelligentes.
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82.85%
1
Plateforme basée sur le cloud pour une intégration facile de la reconnaissance visuelle.
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11
AI Partout est une plateforme web fournissant des solutions d'IA pour les entreprises et les particuliers.
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64.86%
0
Plateforme d'IA pour monétiser des images et des vidéos
1.2M
15.98%
9
Transformez facilement du texte et des images en actifs 3D captivants.
12.8K
14.18%
4
"Lobe est une application conviviale pour la formation et l'intégration de modèles d'apprentissage automatique personnalisés."
135.7K
13.76%
2
Label Studio : outil open source pour l'étiquetage de données dans différents modèles.
89.1K
24.44%
0
Organisation axée sur l'intelligence artificielle, axée sur les données et native du cloud, construisant une plateforme de données et d'intelligence artificielle pour l'intelligence décisionnelle.
End

What is Computer Vision?

La vision par ordinateur est un domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la capacité des ordinateurs à interpréter et comprendre les informations visuelles du monde qui les entoure. Il implique le développement d'algorithmes et de techniques qui permettent aux machines de traiter, d'analyser et de comprendre des images et des vidéos numériques. Le but de la vision par ordinateur est de reproduire et de surpasser les capacités visuelles humaines dans des tâches telles que la reconnaissance d'objets, la compréhension de scènes et la classification d'images.

Quels sont les meilleurs 10 outils d'IA pour Computer Vision ?

Caractéristiques principales
Prix
Mode d'emploi

Meshy

Conversion de texte en 3D
Conversion d'image en 3D
Texturation IA
Vitesse ultra-rapide
Textures PBR
Styles artistiques polyvalents
Interface conviviale pour les artistes
Support multilingue
Intégration API
Exportation de modèles 3D

Pour utiliser Meshy, il suffit de saisir votre texte ou votre image 2D souhaités et l'IA générera un actif 3D en moins d'une minute.

Roboflow

Univers de la plateforme
Annotation
Entraînement
Déploiement
Inférence
Intégrations
Écosystème
Carnets de notes
Autodistill
Supervision

Avec seulement quelques dizaines d'exemples d'images, vous pouvez entraîner un modèle de vision par ordinateur de pointe qui fonctionne en moins de 24 heures.

Lightning AI

Lightning AI offre plusieurs fonctionnalités principales, notamment une intégration transparente avec PyTorch, une formation efficace avec une informatique distribuée, une vérification et un enregistrement automatiques, le suivi des expériences et un déploiement facile des modèles entraînés.

Pour utiliser Lightning AI, vous pouvez commencer par créer un compte sur le site web. Une fois connecté, vous pouvez télécharger vos jeux de données, définir l'architecture de votre modèle en utilisant PyTorch et facilement former vos modèles d'IA. La plateforme offre une interface conviviale pour gérer votre processus de formation et surveiller les performances du modèle.

Encord

Outils d'annotation et gestion des flux de travail
Évaluation et observabilité des modèles
Gestion et mise en valeur des données

Pour utiliser Encord, commencez par créer un projet et téléchargez vos données visuelles. Ensuite, vous pouvez annoter et étiqueter les données à l'aide des outils d'annotation et des fonctionnalités de gestion des flux de travail. Une fois annotées, vous pouvez évaluer vos modèles, gérer et mettre en valeur vos données, et améliorer les performances du modèle à l'aide des différents outils et flux de travail fournis par Encord.

novita.ai

Accès à plus de 10 000 modèles IA
Génération d'images rapide en seulement 2 secondes
Tarification abordable à la demande
Possibilité de former et d'utiliser des modèles personnalisés
Éviter la maintenance du GPU
Large gamme de fonctionnalités de retouche d'images

Inscrivez-vous simplement et vous pourrez rapidement commencer à utiliser les APIs de génération et de retouche d'images IA de novita.ai. Vous pouvez choisir parmi une large gamme de modèles pré-entraînés ou former vos propres modèles personnalisés. Les APIs sont rapides, abordables et conçues pour être faciles à intégrer dans vos propres projets.

Verificient

Vérification d'identité à l'aide de scans biométriques (visage, carte d'identité et empreinte digitale)
Stockage sécurisé des données
Formation et assistance illimitées
Surveillance à distance automatisée
Surveillance en direct à distance
Sécurisation des évaluations préalables à l'emploi
Gestion à distance de la main-d'œuvre
Surveillance automatisée de la conformité aux politiques
Informations grâce à l'analyse des données et à l'IA
Authentification biométrique à plusieurs facteurs
Reconnaissance faciale continue
Conception axée sur l'utilisateur
Support 24h/24, 7j/7, 365j/an
Résultats fiables et précis

Verificient propose divers produits pour la vérification d'identité et la surveillance à distance, tels que Proctortrack, ProctorDIY, ProctorTA et Veripass. Ces produits peuvent être utilisés par des établissements d'enseignement supérieur, des écoles K12 et des entreprises pour garantir l'intégrité des évaluations en ligne, prévenir les fraudes à l'examen et vérifier de manière sécurisée l'identité des utilisateurs.

Arize AI

Tableaux de bord de surveillance
Évaluation et suivi des performances
Explicabilité et impartialité
Analyseur d'embeddings et RAG
Suivi LLM
Réglage fin de Phoenix OSS

Surveillez, dépannez et évaluez vos modèles d'apprentissage automatique et LLM

Label Studio

Étiquetage flexible des données pour tous les types de données.
Prise en charge des modèles de vision par ordinateur, de traitement du langage naturel, de parole, de voix et de vidéo.
Balises personnalisables et modèles d'étiquetage.
Intégration avec les pipelines ML/IA via des webhooks, le SDK Python et l'API.
Étiquetage assisté par ML avec intégration en backend.
Connexion aux services de stockage d'objets cloud (S3 et GCP).
Gestion avancée des données avec le gestionnaire de données.
Prise en charge de plusieurs projets et utilisateurs.
Approuvé par une large communauté de scientifiques des données

Pour utiliser Label Studio, vous pouvez suivre ces étapes : 1. Installez le package Label Studio via pip, brew ou clonez le dépôt à partir de GitHub. 2. Lancez Label Studio en utilisant le package installé ou Docker. 3. Importez vos données dans Label Studio. 4. Choisissez le type de données (images, audio, texte, séries temporelles, multi-domaines ou vidéo) et sélectionnez la tâche d'étiquetage spécifique (par exemple, classification d'images, détection d'objets, transcription audio). 5. Commencez à étiqueter vos données en utilisant des balises et des modèles personnalisables. 6. Connectez-vous à votre pipeline ML/IA et utilisez des webhooks, un SDK Python ou une API pour l'authentification, la gestion de projets et les prédictions de modèles. 7. Explorez et gérez votre ensemble de données dans le Data Manager avec des filtres avancés. 8. Prend en charge plusieurs projets, cas d'utilisation et utilisateurs au sein de la plateforme Label Studio.

Anyscale | Scalable Compute for AI and Python

Points de terminaison Anyscale
Points de terminaison privés Anyscale
Plateforme Anyscale
Ray Open Source

Commencez avec Serving and Fine Tuning Open Source LLMs avec les points de terminaison Anyscale!

AI HomeDesign

Design d'intérieur
Mise en scène virtuelle
Amélioration d'image
Du jour à la nuit
Suppression d'objets

Starter 10 €/mois (0,5 € par crédit) Idéal pour les nouveaux utilisateurs pour commencer
Lite 10 €/mois (0,5 € par crédit) Idéal pour les amateurs de relooking et les passionnés de design
Pro 25 €/mois (0,12 € par crédit) Idéal pour les professionnels de l'immobilier et du design d'intérieur
Pro Plus 50 €/mois (0,1 € par crédit) Idéal pour les commandes en grande quantité

Utiliser AI HomeDesign est simple et efficace. Les utilisateurs peuvent s'inscrire gratuitement, sélectionner le service souhaité, télécharger leurs photos de propriétés et laisser les algorithmes d'IA faire leur magie. En quelques minutes, les utilisateurs recevront des photos éditées de haute qualité prêtes à être utilisées.

Nouveaux sites web d'IA pour Computer Vision

Améliorer l'apprentissage en ligne avec des retours en temps réel.
Copiez du texte à partir de n'importe quelle vidéo sans effort
Création d'avatars à partir de sources diverses.

Caractéristiques principales de Computer Vision

Reconnaissance d'image

Identification et classification d'objets, de personnes et de scènes dans des images ou des vidéos.

Détection d'objets

Localisation et suivi d'objets spécifiques dans des données visuelles.

Segmentation sémantique

Attribution d'étiquettes à chaque pixel d'une image, permettant une compréhension détaillée de la scène.

Reconnaissance faciale

Identification et vérification des individus basées sur leurs caractéristiques faciales.

Reconnaissance optique de caractères (OCR)

Reconnaissance et extraction de texte à partir d'images ou de documents numérisés.

Que peut faire Computer Vision ?

Santé : Aider les radiologues à analyser des images médicales pour la détection précoce de maladies telles que le cancer ou les troubles cardiovasculaires.

Vente au détail : Permettre des magasins sans caissiers où la vision par ordinateur suit les achats des clients et automatise le processus de paiement.

Agriculture : Surveiller la santé des cultures, détecter les ravageurs et optimiser l'irrigation à l'aide de drones ou de robots équipés de vision par ordinateur.

Automobile : Alimenter les systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) et les véhicules autonomes avec des capacités de détection d'objets en temps réel et de suivi de voie.

Computer Vision Review

Les avis des utilisateurs sur les applications et les outils de vision par ordinateur sont généralement positifs, mettant en valeur la capacité de la technologie à automatiser des tâches visuelles complexes et à fournir des informations précieuses. Cependant, certains utilisateurs expriment des préoccupations concernant les implications en matière de confidentialité et la nécessité de transparence dans la manière dont les modèles sont formés et utilisés. De plus, les utilisateurs soulignent l'importance d'avoir des données d'entraînement diverses et représentatives pour garantir l'équité et atténuer les biais dans les systèmes de vision par ordinateur.

Qui peut utiliser Computer Vision ?

Un utilisateur prend une photo d'une plante avec son smartphone, et une application alimentée par la vision par ordinateur identifie l'espèce de la plante et fournit des instructions de soins.

Un utilisateur malvoyant utilise un appareil activé par la vision par ordinateur pour lire du texte sur des panneaux ou des documents, améliorant ainsi leur accessibilité.

Un acheteur utilise une fonction d'essayage virtuel dans une application de commerce électronique, où la vision par ordinateur superpose des articles vestimentaires sur son image en temps réel.

Comment fonctionne Computer Vision ?

Pour mettre en œuvre la vision par ordinateur, les développeurs suivent généralement ces étapes : 1. Collecte de données : Rassembler un grand ensemble de données d'images ou de vidéos étiquetées pertinentes pour la tâche à accomplir. 2. Prétraitement des données : Nettoyer, normaliser et augmenter l'ensemble de données pour garantir sa qualité et sa diversité. 3. Sélection du modèle : Choisir une architecture d'apprentissage en profondeur appropriée, telle que les réseaux de neurones convolutionnels (CNN), pour la tâche spécifique de vision par ordinateur. 4. Entraînement du modèle : Entraîner le modèle sélectionné sur l'ensemble de données prétraité en utilisant des techniques telles que le transfert d'apprentissage ou le réglage fin. 5. Évaluation du modèle : Évaluer les performances du modèle entraîné en utilisant des mesures telles que la précision, la sensibilité et la spécificité sur un ensemble de données de validation distinct. 6. Déploiement : Intégrer le modèle entraîné dans l'application ou le système cible pour une utilisation dans le monde réel.

Avantages de Computer Vision

Automatisation des tâches visuelles : La vision par ordinateur permet l'automatisation de tâches qui nécessitaient auparavant une inspection visuelle humaine, telles que le contrôle qualité dans la fabrication ou l'analyse d'images médicales.

Efficacité améliorée : En traitant les données visuelles à grande échelle, la vision par ordinateur peut réduire considérablement le temps et les ressources nécessaires à l'analyse manuelle.

Précision améliorée : Avec la capacité d'apprendre à partir de vastes quantités de données, les modèles de vision par ordinateur peuvent atteindre des niveaux élevés de précision dans des tâches telles que la détection d'objets et la reconnaissance faciale.

Permet de nouvelles applications : La vision par ordinateur ouvre de nouvelles possibilités pour des applications dans divers domaines, tels que les véhicules autonomes, la réalité augmentée et les systèmes de surveillance intelligents.

FAQ sur Computer Vision

Quelle est la différence entre la vision par ordinateur et le traitement d'images?
Quels sont quelques cadres d'apprentissage en profondeur populaires pour la vision par ordinateur?
Combien de données d'entraînement sont nécessaires pour les modèles de vision par ordinateur?
Les modèles de vision par ordinateur peuvent-ils être entraînés sur des données non étiquetées?
Quels sont certains des défis de la vision par ordinateur?
Comment la vision par ordinateur peut-elle être appliquée dans l'analyse vidéo?