Best 59 Computer Vision Tools in 2025

LayerNext, navan.ai, 실행, Dioptra, 겟액티브, JCV - Japan Computer Vision, Verificient, Synthetic Data for Computer Vision and Perception AI, 유닛랩, 다이렉트 AI are the best paid / free Computer Vision tools.

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레이어넥스트는 컴퓨터 비전 데이터를 위한 AI 데이터 관리 플랫폼입니다.
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45.37%
1
Navan.ai를 사용하여 코드 없이 컴퓨터 비전 모델을 구축하세요.
42.2K
30.09%
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실행은 효율적인 컴퓨터 비전 및 로봇 데이터의 로깅과 시각화를 위한 SDK입니다.
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2
Dioptra는 컴퓨터 비전 및 NLP에서 데이터 정제 및 관리를 위한 오픈 소스 플랫폼입니다.
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3
겟액티브는 컴퓨터 비전 보조 헬스 및 피트니스를 위한 인공지능 기반 플랫폼입니다.
15.2K
96.39%
1
첨단 컴퓨터 비전 기술로 산업을 변화시킵니다.
144.0K
82.24%
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생체 인식, 컴퓨터 비전 및 기계 학습을 사용한 신원 확인 및 원격 모니터링입니다.
33.4K
17.53%
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컴퓨터 비전 AI를 위한 레이블이 지정된 훈련 데이터를 생성하세요.
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58.32%
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유닛랩은 컴퓨터 비전 작업에 대한 AI 기반 데이터 관리 및 라벨링을 제공합니다.
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1
다이렉트 AI를 사용하여 컴퓨터 비전 모델을 즉시 구축하세요. 코드나 훈련 데이터가 필요 없습니다.
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0
그린아이즈.AI는 지속 가능한 컴퓨터 비전 API 및 SaaS 제품을 개발합니다.
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100.00%
1
Remyx AI는 코딩이나 데이터 없이 AI 맞춤화와 배포를 간편하게 만듭니다.
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100.00%
2
AI의 눈은 이미지 분석과 물체 인식을 위한 고급 컴퓨터 비전 기술을 제공합니다.
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1
화면에서 볼 수 있는 모든 것을 자동화합니다.
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Vision AI로 작업 자동화
113.5K
33.16%
3
Ray와 함께 하는 확장 가능한 AI와 파이썬 애플리케이션
187.1K
17.01%
0
Encord의 완벽한 데이터 엔진으로 모델 개발을 가속화하세요.
90.5K
25.99%
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Landing AI는 사용자 정의 프로젝트를 쉽게 생성할 수 있는 클라우드 기반 컴퓨터 비전 플랫폼인 LandingLens를 제공합니다.
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62.03%
3
로지스터파이 AI는 컴퓨터 비전을 사용하여 재고 검증을 자동화하고, 인적 오류와 노동 비용을 줄입니다.
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100.00%
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애플리케이션 도움말을 위한 AI 기반 macOS 어시스턴트.
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3
스프라이트 인공지능은 데이터 분석 및 처리를 위한 고급 기계 학습을 제공하는 인공지능 플랫폼입니다.
200.0K users
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어떤 비디오에서도 텍스트를 손쉽게 복사하세요
34 users
1
실시간 피드백으로 온라인 학습을 강화합니다.
50.2K
23.64%
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한 줄의 코드 없이 컴퓨터 비전 애플리케이션 개발을 지원하는 AI 플랫폼입니다.
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4
AI 분석을 통해 파워포인트 프레젠테이션을 향상시키세요.
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63.98%
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심리학과 컴퓨터 비전을 결합한 위험을 능가한 인공지능 거짓말 탐지
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24.06%
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결코 끝나지 않는 예술적인 비디오 루프를 생성합니다.
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3
AI 기반 객체 계수 앱
30.9K
17.06%
1
AI와 머신러닝 컨설팅을 통해 수익과 수익성을 증대시키세요
82.4K
18.03%
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특수 얼굴 추적, 분석 및 인식 기술.
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1
다양한 소스에서 아바타를 만듭니다.
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100.00%
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모브미는 사용하기 쉬운 소프트웨어로 애니메이터들이 표준 비디오들로부터 3D 애니메이션을 만들 수 있게 해줍니다.
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100.00%
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현대의 데이트에 투명성을 제공합니다.
16.4K
37.25%
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이미지 배경을 제거하기 위한 혁신적인 API.
7.7K
33.05%
4
조락은 가구 소매업자를 위한 3D 시각화 소프트웨어로 쇼핑 경험을 향상시킵니다.
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100.00%
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인공지능 기반의 DOOH 광고 플랫폼.
9.3K
35.62%
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즉시 TikTok 캡차 해결
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1
가상 의류 시착을 가능하게 하는 패션 기술 플랫폼.
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83.14%
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합성AI데이터는 Microsoft과 NVIDIA의 지원을 받아 고품질 합성 데이터를 생성하는 플랫폼입니다.
124.9K
26.96%
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Increase model velocity and improve AI outcomes
214.0K
13.91%
10
다양한 모델을 보유한 인공지능 이미지 생성 및 편집 API 10,000개 이상
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100.00%
3
연구자들이 논문의 중요한 사항을 기억하고 추적하는 데 도움이 되는 도구입니다.
495.5K
13.25%
3
라이트닝 AI를 사용하면 PyTorch를 사용하여 빠른 AI 모델 훈련 및 배포를 할 수 있습니다.
1.0M
17.32%
2
요약
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1
시각적 데이터 세트에서 검색 및 필터링을 자동화하는 도구로, 비용을 10 배로 줄일 수 있습니다.
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100.00%
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개발자들이 추론을 가속화하고 하드웨어의 잠재력을 극대화할 수 있도록 도와줍니다.
115.0K
14.60%
9
인공지능에 의해 변형된 부동산 사진 편집입니다.
23.1K
22.87%
1
이마가는 이미지 태깅, 분류, 검색 및 콘텐츠 조정을 위한 API를 제공하는 서비스입니다.
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4
다양한 무료 AI 도구를 발견하고 활용하세요
9.9K
32.06%
0
로보비전은 비즈니스가 스마트 기계에서 비전 인텔리전스를 관리하는 데 도움이 되는 AI 플랫폼입니다.
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100.00%
1
쉬운 CV 통합을 위한 클라우드 기반 플랫폼입니다.
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100.00%
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어디서나 AI는 기업과 개인을 위한 AI 솔루션을 제공하는 웹 플랫폼입니다.
9.3K
61.78%
0
이미지와 비디오를 수익화하는 인공지능 플랫폼
1.5M
18.16%
10
텍스트와 이미지를 매혹적인 3D 에셋으로 쉽게 변환합니다.
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"로브는 사용자 친화적인 기계 학습 모델 훈련 및 통합 앱입니다."
217.8K
16.70%
2
레이블 스튜디오: 다양한 모델에 대한 데이터 레이블링 도구입니다.
109.9K
21.35%
0
요약
End

Computer Vision이란 무엇인가요?

컴퓨터 비전은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 주변 환경에서 시각적 정보를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 것에 초점을 맞추고 있습니다. 디지털 이미지와 동영상을 처리, 분석 및 이해할 수 있게 하는 알고리즘과 기술의 개발을 포함합니다. 컴퓨터 비전의 목표는 객체 인식, 장면 이해, 이미지 분류 등과 같은 작업에서 인간의 시각 능력을 복제하고 뛰어넘는 것입니다.

상위 10는 무엇인가요? Computer Vision 용 AI 도구는 무엇인가요?

핵심 기능
가격
사용 방법

메시

텍스트에서 3D 변환
이미지에서 3D 변환
AI 텍스처링
빠른 속도
PBR 맵
다양한 아트 스타일
아티스트 친화적 인 인터페이스
다국어 지원
API 통합
3D 모델 내보내기

메시를 사용하려면 원하는 텍스트나 2D 이미지를 입력하고 인공 지능이 1분 이내에 3D 에셋을 생성합니다.

웹사이트 이름

사용 방법

라이트닝 AI

라이트닝 AI는 PyTorch와의 원활한 통합, 분산 컴퓨팅을 통한 효율적인 훈련, 자동 체크포인팅 및 로깅, 실험 추적, 훈련한 모델의 쉬운 배포 등을 포함한 여러 가지 핵심 기능을 제공합니다.

라이트닝 AI를 사용하려면 웹사이트에 계정을 생성하여 시작할 수 있습니다. 로그인한 후에 데이터셋을 업로드하고, PyTorch를 사용하여 모델 아키텍처를 정의하고, AI 모델을 쉽게 훈련할 수 있습니다. 이 플랫폼은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 훈련 과정을 관리하고 모델 성능을 모니터링할 수 있습니다.

Label Studio

모든 데이터 유형에 대한 유연한 데이터 레이블링
컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성, 음성 및 비디오 모델 지원
사용자 지정 태그 및 레이블링 템플릿
웹훅, Python SDK 및 API를 통한 ML/AI 파이프라인 통합
ML보조 레이블링 및 백엔드 통합
클라우드 객체 저장소(S3와 GCP)와의 연결
데이터 관리자를 통한 고급 데이터 관리
여러 프로젝트와 사용자 지원
다양한 데이터 레이블링이 필요한 데이터 과학자 커뮤니티 신뢰

레이블 스튜디오를 사용하려면 다음 단계를 따르십시오: 1. pip, brew를 통해 레이블 스튜디오 패키지를 설치하거나 GitHub에서 저장소를 복제합니다. 2. 설치된 패키지 또는 Docker를 사용하여 레이블 스튜디오를 실행합니다. 3. 데이터를 레이블 스튜디오로 가져옵니다. 4. 데이터 유형(이미지, 오디오, 텍스트, 시계열, 다중 도메인 또는 비디오)을 선택하고 특정 레이블링 작업(예: 이미지 분류, 객체 감지, 오디오 전사)을 선택합니다. 5. 사용자 지정 태그 및 템플릿을 사용하여 데이터에 대한 레이블링을 시작합니다. 6. 웹훅, Python SDK 또는 API를 사용하여 ML/AI 파이프라인에 연결하고 인증, 프로젝트 관리 및 모델 예측을 수행합니다. 7. 고급 필터를 사용하여 데이터 관리자에서 데이터 세트를 탐색하고 관리합니다. 8. 레이블 스튜디오 플랫폼에서 여러 프로젝트, 사용 사례 및 사용자를 지원합니다.

novita.ai

10,000개 이상의 인공지능 모델 액세스
단 2초만에 빠른 이미지 생성
합리적인 비용 청구 방식
커스텀 모델 훈련 및 사용 가능
GPU 유지 보수 불필요
다양한 이미지 편집 기능

간단히 가입하고 novita.ai의 인공지능 이미지 생성 및 편집 API를 빠르게 사용할 수 있습니다. 미리 훈련된 다양한 모델 중에서 선택하거나 직접 커스텀 모델을 훈련할 수 있습니다. API는 빠르고 저렴하며 자신의 프로젝트와 쉽게 통합할 수 있도록 설계되었습니다.

Encord

주석 도구 및 워크플로우 관리
모델 평가 및 관찰
데이터 관리 및 정리

Encord를 사용하려면 먼저 프로젝트를 생성하고 시각적 데이터를 업로드하세요. 그런 다음 주석 도구와 워크플로우 관리 기능을 사용하여 데이터를 주석 처리하고 라벨을 지정할 수 있습니다. 주석이 완료되면 Encord에서 제공하는 다양한 도구와 워크플로우를 사용하여 모델을 평가하고 데이터를 관리하고 정리하며 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다.

Verificient

생체 스캔 (얼굴, ID 및 손톱)을 사용한 신원 확인
안전한 데이터 저장
교육 및 무제한 지원
자동 원격 모니터링
실시간 원격 모니터링
채용 전 평가 보안
원격 근무 관리
정책 준수를 위한 자동 모니터링
데이터 분석 및 인공 지능을 통한 통찰력
다중 인증 방식의 생체 인증
지속적인 얼굴 인식
사용자 중심의 디자인
24x7x365 지원
신뢰할 수 있고 정확한 결과

Proctortrack, ProctorDIY, ProctorTA 및 Veripass와 같은 다양한 제품을 통해 Verificient는 신원 확인 및 원격 모니터링을 위한 다양한 솔루션을 제공합니다. 이러한 제품은 고등 교육 기관, K12 학교 및 기업에서 온라인 평가의 무결성을 보장하고 시험 부정행위를 방지하며 사용자 신원을 안전하게 확인하는 데 사용할 수 있습니다.

Arize AI

모니터 대시보드
평가 및 성능 추적
설명 가능성 및 공정성
임베딩 및 RAG 분석기
LLM 추적
Fine Tune Phoenix OSS

모델을 모니터링하고 문제를 해결하며 기계 학습 및 LLM 모델을 평가하는 방법

AI HomeDesign

인테리어 디자인
가상 스테이징
이미지 개선
주간에서 저녁 변환
사물 제거

스타터 월 $10 (크레딧 당 $0.5) 새로운 사용자에게 적합합니다.
라이트 월 $10 (크레딧 당 $0.5) 메이크오버 애호가와 디자인 애호가에게 적합합니다.
프로 월 $25 (크레딧 당 $0.12) 부동산 및 인테리어 디자인 전문가에게 적합합니다.
프로 플러스 월 $50 (크레딧 당 $0.1) 대량 주문에 적합합니다.

AI HomeDesign 사용법은 간단하고 효율적입니다. 사용자는 무료 계정으로 가입한 후 원하는 서비스를 선택하고 자산 사진을 업로드한 후 인공지능 알고리즘을 작동시킵니다. 몇 분 안에 사용할 준비가 된 고품질 편집된 사진을 받게 됩니다.

Anyscale | Scalable Compute for AI and Python

Anyscale 엔드포인트
Anyscale 개인 엔드포인트
Anyscale 플랫폼
Ray 오픈 소스

서빙 및 Anyscale 엔드포인트를 사용하여 오픈 소스 LLMs를 세밀하게 조정하는 방법 알아보기!

최신 Computer Vision AI 웹사이트

실시간 피드백으로 온라인 학습을 강화합니다.
어떤 비디오에서도 텍스트를 손쉽게 복사하세요
다양한 소스에서 아바타를 만듭니다.

Computer Vision 핵심 기능

이미지 인식

이미지나 동영상 내의 객체, 사람 및 장면을 식별하고 분류합니다.

객체 감지

시각적 데이터 내에서 특정 객체를 찾고 추적합니다.

의미적 분할

이미지의 각 픽셀에 레이블을 할당하여 장면을 상세히 이해합니다.

얼굴 인식

얼굴 특징을 기반으로 개인을 식별하고 검증합니다.

광학 문자 인식 (OCR)

이미지나 스캔된 문서에서 텍스트를 인식하고 추출합니다.

Computer Vision은 무엇을 할 수 있나요?

의료: 암 또는 심혈관 질환과 같은 질병의 조기 발견을 위해 의료 이미지를 분석하는 데 방사선과 협력합니다.

소매: 컴퓨터 비전이 고객 구매를 추적하고 체크아웃 프로세스를 자동화하여 자동계산 없는 상점을 구축합니다.

농업: 컴퓨터 비전이 탑재된 드론이나 로봇을 사용하여 작물 상태를 모니터링하고 해충을 탐지하며 관개를 최적화합니다.

자동차: 실시간 객체 감지 및 차선 추적 기능을 갖춘 고급 운전자 지원 시스템 (ADAS) 및 자율 주행 차량에 컴퓨터 비전을 적용합니다.

Computer Vision Review

컴퓨터 비전 애플리케이션 및 도구에 대한 사용자 리뷰는 일반적으로 긍정적이며, 복잡한 시각적 작업을 자동화하고 가치 있는 통찰력을 제공하는 기술의 능력을 강조합니다. 그러나 일부 사용자는 개인 정보 보호 영향과 모델의 훈련 및 사용 방법에 대한 투명성의 필요성에 대해 우려를 표명합니다. 또한 사용자는 공정성을 보장하고 컴퓨터 비전 시스템의 편견을 완화하기 위해 다양하고 대표적인 훈련 데이터의 중요성을 강조합니다.

Computer Vision은 누가 사용하기에 적합하나요?

사용자가 스마트폰으로 식물의 사진을 찍으면 컴퓨터 비전으로 구동되는 앱이 식물의 종을 식별하고 관리 지침을 제공합니다.

시각 장애인이 컴퓨터 비전을 활성화한 장치를 사용하여 표지판이나 문서에서 텍스트를 읽고 접근성을 향상시킵니다.

쇼핑객이 전자 상거래 앱의 가상 시착 기능을 사용하여 컴퓨터 비전이 실시간으로 이미지에 의류를 겹칩니다.

Computer Vision은 어떻게 작동하나요?

컴퓨터 비전을 구현하기 위해 개발자는 일반적으로 다음 단계를 따릅니다: 1. 데이터 수집: 주어진 작업과 관련된 대규모 레이블 이미지나 동영상 데이터 세트를 수집합니다. 2. 데이터 전처리: 데이터 세트를 정제, 정규화 및 다양성을 확보하기 위해 전처리합니다. 3. 모델 선택: 특정 컴퓨터 비전 작업에 대해 합성곱 신경망 (CNN)과 같은 적합한 딥러닝 구조를 선택합니다. 4. 모델 훈련: 전처리된 데이터 세트를 사용하여 전이 학습이나 세밀 조정과 같은 기술을 사용하여 선택한 모델을 훈련합니다. 5. 모델 평가: 별도의 검증 데이터 세트에서 정확도, 정밀도 및 재현율 등의 측정 항목을 사용하여 훈련된 모델의 성능을 평가합니다. 6. 배포: 훈련된 모델을 대상 응용 프로그램이나 시스템에 통합하여 실제 환경에서 사용합니다.

Computer Vision의 장점

시각적 작업 자동화: 컴퓨터 비전을 통해 이전에 인간 시각 검사가 필요한 작업을 자동화할 수 있으며, 제조업에서 품질 관리나 의료 이미지 분석과 같은 작업에 유용합니다.

향상된 효율성: 컴퓨터 비전을 통해 시각 데이터를 대규모로 처리함으로써 수작업 분석에 필요한 시간과 자원을 크게 줄일 수 있습니다.

향상된 정확도: 방대한 양의 데이터로부터 학습할 수 있는 컴퓨터 비전 모델은 객체 감지 및 얼굴 인식과 같은 작업에서 높은 수준의 정확성을 달성할 수 있습니다.

새로운 응용 프로그램 구현: 컴퓨터 비전은 자율 주행 차량, 증강 현실 및 지능형 감시 시스템과 같은 다양한 분야에서의 새로운 응용 프로그램 가능성을 엽니다.

Computer Vision에 대한 자주 묻는 질문

컴퓨터 비전과 이미지 처리의 차이점은 무엇인가요?
컴퓨터 비전에 사용되는 인기있는 딥러닝 프레임워크는 무엇인가요?
컴퓨터 비전 모델에는 얼마나 많은 훈련 데이터가 필요한가요?
컴퓨터 비전 모델을 레이블이 지정되지 않은 데이터로 훈련할 수 있나요?
컴퓨터 비전에서 일부 도전 과제는 무엇인가요?
컴퓨터 비전은 비디오 분석에 어떻게 적용될 수 있나요?