Best 59 Computer Vision Tools in 2025

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。

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LayerNextはコンピュータビジョンデータのためのAIデータ管理プラットフォームです。
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45.37%
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Navan.aiを使用して、コードを書かずにコンピュータビジョンモデルを構築します。
42.2K
30.09%
1
Rerunは、コンピュータビジョンとロボティクスデータの効率的な記録と視覚化を行うためのSDKです。
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DioptraはコンピュータビジョンとNLPのためのデータキュレーションと管理のオープンソースプラットフォームです。
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ゲタクティブは、コンピュータビジョンのサポートを受けたAIベースの健康とフィットネスのプラットフォームです。
15.2K
96.39%
1
最先端のコンピュータビジョン技術による産業の変革。
144.0K
82.24%
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バイオメトリクス、コンピュータビジョン、および機械学習を使用した身元確認とリモートモニタリング。
33.4K
17.53%
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コンピュータビジョンAIのためのラベル付きトレーニングデータを生成します。
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58.32%
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Unitlabは、コンピュータビジョンのタスクのためのAIパワードのデータ管理とラベリングを提供します。
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1
DirectAIを使用して、コンピュータビジョンモデルを瞬時に構築し、コードやトレーニングデータは必要ありません。
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グリーンアイズ.AIは、より良い世界のための持続可能なコンピュータービジョンAPIとSaaS製品を開発しています。
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100.00%
1
Remyx AIはコードやデータを必要とせず、AIのカスタマイズと展開を簡素化します。
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100.00%
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Eye for AIは、画像解析や物体認識のための高度なコンピュータビジョン技術を提供しています。
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画面上で見えるものを自動化する
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ビジョンAIでタスクを自動化
113.5K
33.16%
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Rayを使用したスケーラブルなAIとPythonアプリケーション。
187.1K
17.01%
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Encordの完全なデータエンジンでモデル開発を加速させます。
90.5K
25.99%
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Landing AIは、簡単にカスタムプロジェクトを作成できるクラウドベースのコンピュータビジョンプラットフォームであるLandingLensを提供しています。
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62.03%
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Logistify AI はコンピュータビジョンを使用して在庫確認を自動化し、ヒューマンエラーと労働コストを減らします。
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100.00%
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アプリケーションのヘルプのためのAIパワードのmacOSアシスタントです。
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スプライトAIは、データ分析と処理のための高度な機械学習を備えたAIプラットフォームです。
200.0K users
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どんなビデオからでもテキストを簡単にコピー
31 users
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リアルタイムフィードバックでオンライン学習を向上させる。
50.2K
23.64%
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要約:Datatureは、コードを書かずにコンピュータビジョンアプリケーションの開発を可能にするAIプラットフォームです。
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AIの分析を使ってあなたのPowerPointプレゼンテーションを向上させましょう。
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63.98%
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心理学とコンピュータビジョンを組み合わせた画期的なAIの嘘検知技術。
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24.06%
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終わりのない芸術的なビデオループを作成します。
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AIベースのオブジェクトカウントアプリ
30.9K
17.06%
1
AIとMLのコンサルティングを通じて、収益と利益を向上させる
82.4K
18.03%
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専門的な顔のトラッキング、分析、認識技術です。
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異なるソースからのアバター作成。
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100.00%
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Movmiは使いやすいソフトウェアであり、アニメーターが標準のビデオから3Dアニメーションを作成できます。
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100.00%
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現代の出会い系に透明性をもたらします。
16.4K
37.25%
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画像の背景を除去するための先進的なAPI
7.7K
33.05%
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Zolakは、家具小売業者向けの3D視覚化ソフトウェアで、ショッピング体験を向上させます。
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100.00%
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AIパワードのDOOH広告プラットフォーム。
9.3K
35.62%
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即座の TikTok Captcha Solver
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仮想的な衣料品試着を可能にするファッションテックプラットフォーム。
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83.14%
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syntheticAIdataは、ビジョンAIモデルのトレーニングのために高品質な合成データを生成し、MicrosoftとNVIDIAの支援を受けています。
124.9K
26.96%
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モデルの速度を向上させ、AIの成果を改善します
214.0K
13.91%
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10,000以上のモデルを持つAI画像生成および編集API
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100.00%
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研究者が論文の詳細を追跡し、記憶するための便利なツール
495.5K
13.25%
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ライトニング AIは、PyTorchを使用した高速なAIモデルのトレーニングと展開が可能です。
1.0M
17.32%
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ソフトウェアに画像やビデオの中のオブジェクトを見る力を与えます。
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ビジュアルデータセットの検索とフィルタリングを自動化するツールで、コストを10倍削減します。
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開発者に推論を高速化し、ハードウェアの潜在能力を最大限に活用する力を与えます。
115.0K
14.60%
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AIによって変革された不動産写真編集。
23.1K
22.87%
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Imaggaはタグ付け、カテゴリ分け、検索、モデレーションなどの画像認識の解決策を提供するAPIです。
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広範な無料AIツールの選択肢を発見し、利用しましょう。
9.9K
32.06%
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ロボビジョンは、ビジネスがスマートマシンでビジョンインテリジェンスを管理するAIプラットフォームです。
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簡単なCV統合のためのクラウドベースのプラットフォーム
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AIのいかなる場所は、ビジネスや個人のためのAIソリューションを提供するウェブプラットフォームです。
9.3K
61.78%
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画像と動画を収益化するためのAIプラットフォーム
1.5M
18.16%
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テキストや画像を魅力的な3Dアセットに簡単に変換できます。
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「Lobeは、ユーザーフレンドリーなアプリで、カスタムの機械学習モデルのトレーニングと統合をサポートしています。」
217.8K
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ラベルスタジオは、さまざまなモデルでデータをラベリングするためのオープンソースのツールです。
109.9K
21.35%
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AIを最初にし、データ駆動型、クラウドネイティブの組織であり、エンタープライズデータとAIプラットフォームを構築して意思決定をサポートします。
End

Computer Visionとは?

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。

カテゴリ名}の上位10のAIツールは何ですか?Computer VisionのAIツールは?

コア機能
価格
使用方法

Meshy

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

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
注釈付け
訓練
展開
推論
統合
エコシステム
ノートブック
自動蒸留
監視

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
コンピュータビジョン、自然言語処理、音声、声音、およびビデオモデルのサポート
カスタマイズ可能なタグとラベリングテンプレート
Webフック、Python SDK、およびAPIを介したML / AIパイプラインの統合
バックエンド統合によるML支援ラベリング
クラウドオブジェクトストレージ(S3およびGCP)への接続
データマネージャでの高度なデータ管理
複数のプロジェクトおよびユーザのサポート
大規模なデータサイエンティストコミュニティに信頼されています

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
わずか2秒で高速画像生成
従量課金の手頃な価格
カスタムモデルのトレーニングと使用の可能性
GPUのメンテナンスを回避
幅広い画像編集機能

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
モデル評価と可視化
データ管理と整理

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
安全なデータの保存
トレーニングと無制限のサポート
自動リモートモニタリング
ライブリモートモニタリング
事前雇用評価のセキュリティ確保
リモートワークフォースの管理
ポリシーコンプライアンスのための自動モニタリング
データ分析とAIによる洞察
マルチファクターバイオメトリック認証
継続的な顔認識
ユーザーセントリックなデザイン
24時間365日のサポート
信頼性と正確性のある結果

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
評価とパフォーマンス追跡
説明可能性と公平性
埋め込みとRAGアナライザ
LLMトレーシング
ファインチューン Phoenix OSS

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
バーチャルステージング
画像の向上
デイ・トゥ・ダスク
アイテムの削除

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
ライト 10ドル/月(1クレジット0.5ドル) メイクオーバーラバーやデザイン愛好家に最適
プロ 25ドル/月(1クレジット0.12ドル) 不動産およびインテリアデザインの専門家に最適
プロプラス 50ドル/月(1クレジット0.1ドル) 大量注文に最適

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 Private Endpoints
Anyscale Platform
Ray Open Source

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!

最新のComputer Vision AIウェブサイト

リアルタイムフィードバックでオンライン学習を向上させる。
どんなビデオからでもテキストを簡単にコピー
異なるソースからのアバター作成。

Computer Visionの主な特徴

画像認識

画像や動画内の物体、人物、シーンを識別し分類すること。

物体検出

視覚データ内の特定の物体を位置と追跡すること。

意味的セグメンテーション

画像内の各ピクセルにラベルを割り当て、シーンを詳細に理解すること。

顔認識

顔の特徴に基づいて個人を識別し検証すること。

光学的文字認識(OCR)

画像やスキャンされた文書からテキストを認識し抽出すること。

Computer Visionは何ができるのか?

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。

Computer Vision Review

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。

Computer Visionはどのような人に適していますか?

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。

Computer Visionはどのように機能しますか?

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。

Computer Visionの利点

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。

Computer Visionに関するFAQ

コンピュータビジョンと画像処理の違いは何ですか?
コンピュータビジョンのための人気のあるディープラーニングフレームワークは何ですか?
コンピュータビジョンモデルに必要なトレーニングデータの量はどのくらいですか?
コンピュータビジョンモデルはラベルなしデータでトレーニングすることができますか?
コンピュータビジョンの課題には何がありますか?
コンピュータビジョンをビデオ解析にどのように応用できますか?