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
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.
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.
핵심 기능
|
가격
|
사용 방법
| |
---|---|---|---|
메시 | 텍스트에서 3D 변환 | 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 | 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 | 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 | 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 | 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 | 모델을 모니터링하고 문제를 해결하며 기계 학습 및 LLM 모델을 평가하는 방법 | |
AI HomeDesign | 인테리어 디자인 |
스타터 월 $10 (크레딧 당 $0.5) 새로운 사용자에게 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 | 서빙 및 Anyscale 엔드포인트를 사용하여 오픈 소스 LLMs를 세밀하게 조정하는 방법 알아보기! |
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.
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.
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.
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.
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.