テキストから3Dへの変換
画像から3Dへの変換
AIテクスチャリング
高速処理
PBRマップ
多様なアートスタイル
アーティストフレンドリーなインターフェース
多言語対応
API統合
3Dモデルのエクスポート
LayerNext, navan.ai, Rerun, Dioptra, ゲタクティブ, JCV - Japan Computer Vision, Verificient, Synthetic Data for Computer Vision and Perception AI, Unitlab, DirectAIは最高の有料/無料Computer Visionツールです。
コンピュータビジョンは、周囲の世界からの視覚情報を解釈し理解することに焦点を当てた人工知能の分野です。これには、機械がデジタル画像や動画を処理し、分析し、理解するためのアルゴリズムや技術の開発が含まれます。コンピュータビジョンの目標は、物体認識、シーン理解、画像分類などのタスクで人間の視覚能力を模倣し、超えることです。
コア機能
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価格
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使用方法
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Meshy | テキストから3Dへの変換 | Meshyを使用するには、必要なテキストまたは2D画像を入力するだけで、AIが1分以内に3Dアセットを生成します。 | |
ロボフロー | プラットフォームユニバース | わずか数十枚の例の画像で、24時間未満で動作する最新のコンピュータビジョンモデルを訓練できます。 | |
ライトニング AI | ライトニング AIには、PyTorchとのシームレスな統合、分散コンピューティングによる効率的なトレーニング、自動チェックポイントとログ記録、実験の追跡、トレーニング済みモデルの簡単な展開など、いくつかのコア機能があります。 | ライトニング AIを使用するには、まずウェブサイトでアカウントを作成します。ログイン後、データセットをアップロードし、PyTorchでモデルのアーキテクチャを定義し、簡単にAIモデルをトレーニングすることができます。このプラットフォームは、トレーニングプロセスの管理やモデルのパフォーマンスの監視に便利なユーザーフレンドリーなインターフェースを提供しています。 | |
ラベルスタジオ | すべてのデータタイプの柔軟なデータラベリング | ラベルスタジオの使用方法は次の通りです: 1. pip、brewを介してラベルスタジオパッケージをインストールするか、GitHubからリポジトリをクローンします。 2. インストールされたパッケージまたはDockerを使用してラベルスタジオを起動します。 3. データをラベルスタジオにインポートします。 4. データタイプ(画像、音声、テキスト、時系列、マルチドメイン、ビデオなど)を選択し、特定のラベリングタスク(例:画像分類、オブジェクト検出、音声転写など)を選択します。 5. カスタマイズ可能なタグとテンプレートを使用してデータをラベリングします。 6. ML / AIパイプラインに接続し、Webフック、Python SDK、または認証、プロジェクト管理、モデル予測のためのAPIを使用します。 7. 高度なフィルタを備えたデータマネージャでデータセットを探索および管理します。 8. ラベルスタジオプラットフォーム内の複数のプロジェクト、ユースケース、およびユーザをサポートします。 | |
novita.ai | 10,000以上のAIモデルへのアクセス | 簡単にサインアップするだけで、すぐにnovita.aiのAI画像生成と編集APIを利用できます。幅広い事前学習済みモデルから選択するか、独自のカスタムモデルをトレーニングすることができます。APIは高速で手頃な価格であり、独自のプロジェクトに簡単に統合することができます。 | |
Encord | 注釈付けツールとワークフロー管理 | Encordを使用するには、プロジェクトを作成し、視覚データをアップロードします。その後、注釈付けツールとワークフロー管理機能を使用してデータに注釈を付けることができます。注釈付けが完了したら、Encordが提供するさまざまなツールとワークフローを使用してモデルを評価し、データを管理・整理し、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。 | |
Verificient | バイオメトリックスキャン(顔、ID、および指)による身元確認 | バリフィシェントは、Proctortrack、ProctorDIY、ProctorTA、およびVeripassなど、さまざまな製品を提供しています。これらの製品は高等教育機関、K12学校、および企業によって使用され、オンライン評価の正当性を確保し、テストの不正行為を防止し、ユーザーの身元を安全に確認します。 | |
Arize AI | モニター ダッシュボード | 機械学習モデルとLLMモデルの監視、トラブルシューティング、評価を行います | |
AI HomeDesign | インテリアデザイン |
スターター 10ドル/月(1クレジット0.5ドル) はじめて利用するユーザーに最適
| AI HomeDesignの使用は簡単で効率的です。ユーザーは無料アカウントに登録し、希望のサービスを選択し、物件の写真をアップロードし、AIのアルゴリズムに魔法をかけてもらいます。数分後には高品質な編集済み写真が利用可能になります。 |
Anyscale | Scalable Compute for AI and Python | Anyscale Endpoints | Anyscale Endpointsを使用して、オープンソースLLMのサービスとファインチューニングを開始しましょう! |
医療:放射線技師ががんや心血管障害などの疾患の早期発見のために医療画像を解析するのを支援します。
小売業:コンピュータビジョンが顧客の購入を追跡し、レジ処理を自動化する、無人レジ店の実現を可能にします。
農業:コンピュータビジョン搭載のドローンやロボットを使用して、作物の健康状態を監視し、害虫を検出し、灌漑を最適化します。
自動車:リアルタイムの物体検出やレーン追跡機能を備えた先進運転支援システム(ADAS)や自動運転車を実現します。
コンピュータビジョンアプリケーションやツールのユーザーレビューは一般的に肯定的で、この技術が複雑な視覚タスクを自動化し、価値ある洞察を提供する能力を強調しています。しかし、一部のユーザーはプライバシーへの懸念やモデルのトレーニングと使用方法に対する透明性の必要性を述べています。さらに、ユーザーは公正さを確保し、コンピュータビジョンシステムのバイアスを緩和するために多様で代表的なトレーニングデータを持つことの重要性を強調しています。
ユーザーがスマートフォンで植物の写真を撮り、コンピュータビジョンを活用したアプリが植物の種を識別し、手入れの方法を提供します。
視覚障がいのユーザーが、コンピュータビジョン対応デバイスを使用して看板や文書からテキストを読み取り、アクセシビリティを向上させます。
ショッパーが電子商取引アプリで仮想試着機能を使用し、コンピュータビジョンがリアルタイムで服を画像にオーバーレイします。
コンピュータビジョンを実装するために、開発者は通常、以下の手順に従います: 1. データ収集:その場でのタスクに関連するラベル付き画像や動画の大規模なデータセットを収集する。 2. データ前処理:データセットを整理し、標準化し、多様性を確保するために前処理する。 3. モデル選択:画像認識、物体検出など特定のコンピュータビジョンのタスクに適したディープラーニングアーキテクチャ、例えば畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を選択する。 4. モデルトレーニング:転移学習やファインチューニングなどの手法を使用して、前処理済みデータセットで選択したモデルをトレーニングする。 5. モデル評価:精度、適合率、再現率などのメトリクスを使用して、トレーニング済みモデルのパフォーマンスを別の検証データセットで評価する。 6. デプロイメント:訓練済みモデルを対象のアプリケーションやシステムに統合して実世界で使用します。
視覚的タスクの自動化:コンピュータビジョンは、以前は人間の視覚検査が必要だったタスクを自動化します。例えば製造業における品質管理や医療画像の分析などがあります。
効率の向上:視覚データを大規模に処理することで、コンピュータビジョンは手動解析に必要な時間とリソースを大幅に削減できます。
高い精度:膨大な量のデータから学習する能力により、コンピュータビジョンモデルは物体検出や顔認識などのタスクで高い精度を達成できます。
新しいアプリケーションの実現:コンピュータビジョンは、自動運転車、拡張現実、インテリジェント監視システムなど、さまざまな領域での新しいアプリケーションの可能性を開きます。