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
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.
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.
Caractéristiques principales
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Prix
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Mode d'emploi
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Meshy | Conversion de texte en 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 | 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 | 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 | 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) | 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 | Surveillez, dépannez et évaluez vos modèles d'apprentissage automatique et LLM | |
Label Studio | Étiquetage flexible des données pour tous les types de 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 | Commencez avec Serving and Fine Tuning Open Source LLMs avec les points de terminaison Anyscale! | |
AI HomeDesign | Design d'intérieur |
Starter 10 €/mois (0,5 € par crédit) Idéal pour les nouveaux utilisateurs pour commencer
| 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. |
Assistant Éducatif en IA
Améliorateur d'images avec IA
Éditeur de Photos et Images
Améliorateur de photos avec IA
Segmentation d'images par IA
Reconnaissance d'image par IA
Coaching AI
Cours d'IA
Tutoriel AI
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.
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.
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.
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.
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.