Chuyển đổi văn bản thành 3D
Chuyển đổi hình ảnh thành 3D
Tạo bề mặt bằng trí tuệ nhân tạo
Tốc độ nhanh chóng
Bản đồ PBR
Nhiều phong cách nghệ thuật linh hoạt
Giao diện thân thiện với nghệ sĩ
Hỗ trợ đa ngôn ngữ
Tích hợp API
Xuất mô hình 3D
LayerNext, navan.ai, Rerun, Dioptra, Getactyv, JCV - Japan Computer Vision, Verificient, Synthetic Data for Computer Vision and Perception AI, Unitlab, DirectAI là công cụ Computer Vision trả phí/miễn phí tốt nhất.
Thị giác máy tính là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc cho phép máy tính diễn dịch và hiểu thông tin hình ảnh từ thế giới xung quanh. Điều này liên quan đến việc phát triển các thuật toán và kỹ thuật cho phép máy móc xử lý, phân tích và hiểu được hình ảnh và video kỹ thuật số. Mục tiêu của Thị giác máy tính là sao chép và vượt qua khả năng nhìn của con người trong các nhiệm vụ như nhận dạng đối tượng, hiểu cảnh và phân loại hình ảnh.
Các chức năng cốt lõi
|
giá
|
cách sử dụng
| |
---|---|---|---|
Meshy | Chuyển đổi văn bản thành 3D | Để sử dụng Meshy, chỉ cần nhập văn bản hoặc hình ảnh 2D mong muốn và trí tuệ nhân tạo sẽ tạo ra một tài sản 3D trong vòng dưới một phút. | |
Roboflow | Vũ trụ Nền tảng | Chỉ cần vài chục hình ảnh ví dụ, bạn có thể huấn luyện một mô hình thị giác máy tính hoạt động, hiện đại nhưng tiên tiến trong vòng ít hơn 24 giờ. | |
Lightning AI | Lightning AI cung cấp một số tính năng chính bao gồm tích hợp liền mạch với PyTorch, huấn luyện hiệu quả với tính toán phân tán, lưu trạng thái mô hình tự động và logging, theo dõi thí nghiệm và triển khai dễ dàng các mô hình đã được huấn luyện. | Để sử dụng Lightning AI, bạn có thể bắt đầu bằng cách tạo một tài khoản trên trang web. Sau khi đăng nhập, bạn có thể tải lên các tập dữ liệu của mình, xác định kiến trúc mô hình của bạn bằng PyTorch và dễ dàng huấn luyện mô hình AI của bạn. Nền tảng cung cấp giao diện thân thiện với người dùng để quản lý quá trình đào tạo và giám sát hiệu suất mô hình. | |
Encord | Công cụ và quản lý quy trình chú thích | Để sử dụng Encord, hãy bắt đầu bằng việc tạo dự án và tải lên dữ liệu hình ảnh của bạn. Sau đó, bạn có thể chú thích và gán nhãn dữ liệu bằng cách sử dụng các công cụ chú thích và quản lý quy trình. Sau khi được gán nhãn, bạn có thể đánh giá mô hình của mình, quản lý và tổ chức dữ liệu, và cải thiện hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các công cụ và quy trình được cung cấp bởi Encord. | |
novita.ai | Truy cập hơn 10.000 mô hình AI | Chỉ cần đăng ký và bạn có thể ngay lập tức sử dụng API tạo và chỉnh sửa hình ảnh AI của novita.ai. Bạn có thể lựa chọn từ một loạt các mô hình được huấn luyện trước hoặc tự huấn luyện các mô hình tùy chỉnh của riêng bạn. API này nhanh chóng, giá rẻ và dễ tích hợp vào dự án của bạn. | |
Verificient | Xác thực danh tính bằng cách quét sinh trắc học (khuôn mặt, ID và khớp nút ngón tay) | Verificient cung cấp các sản phẩm khác nhau cho việc xác thực danh tính và giám sát từ xa, chẳng hạn như Proctortrack, ProctorDIY, ProctorTA và Veripass. Những sản phẩm này có thể được sử dụng bởi các cơ sở giáo dục đại học, trường K12 và doanh nghiệp để đảm bảo tính toàn vẹn của các bài kiểm tra trực tuyến, ngăn chặn các hành vi gian lận trong kiểm tra và xác minh danh tính người dùng một cách an toàn. | |
Arize AI | Bảng điều khiển giám sát | Theo dõi, khắc phục sự cố và đánh giá các mô hình học máy và LLM của bạn | |
Label Studio | Đánh dấu dữ liệu linh hoạt cho tất cả các loại dữ liệu | Để sử dụng Label Studio, bạn có thể làm theo các bước sau: 1. Cài đặt gói Label Studio qua pip, brew hoặc sao chép kho lưu trữ từ GitHub. 2. Khởi chạy Label Studio bằng cách sử dụng gói cài đặt hoặc Docker. 3. Nhập dữ liệu của bạn vào Label Studio. 4. Chọn loại dữ liệu (ảnh, âm thanh, văn bản, chuỗi thời gian, đa lĩnh vực hoặc video) và chọn nhiệm vụ nhãn cụ thể (ví dụ: phân loại ảnh, phát hiện đối tượng, chuyển thành văn bản). 5. Bắt đầu nhãn dữ liệu của bạn bằng cách sử dụng các thẻ và mẫu có thể tùy chỉnh. 6. Kết nối với đường ống ML/AI của bạn và sử dụng webhooks, SDK Python hoặc API để xác thực, quản lý dự án và dự đoán mô hình. 7. Khám phá và quản lý tập dữ liệu của bạn trong Trình quản lý dữ liệu với bộ lọc tiên tiến. 8. Hỗ trợ nhiều dự án, trường hợp sử dụng và người dùng trong nền tảng Label Studio. | |
Anyscale | Scalable Compute for AI and Python | Anyscale Endpoints | Bắt đầu với Serving và Fine Tuning Open Source LLMs với Anyscale Endpoints! | |
AI HomeDesign | Thiết kế nội thất |
Bắt đầu 10 USD/tháng (0.5 USD mỗi tín dụng) Tuyệt vời cho người dùng mới bắt đầu
| Sử dụng AI HomeDesign rất đơn giản và hiệu quả. Người dùng có thể đăng ký tài khoản miễn phí, chọn dịch vụ mong muốn, tải lên ảnh tài sản của họ và để thuật toán trí tuệ nhân tạo làm việc. Trong vài phút, người dùng sẽ nhận được các hình ảnh được chỉnh sửa chất lượng cao sẵn sàng sử dụng. |
Trợ lý Giáo dục AI
Công cụ Cải thiện Ảnh với Trí tuệ Nhân tạo
Chỉnh sửa ảnh & hình ảnh
Công cụ Tăng cường Ảnh AI
Phân đoạn hình ảnh bằng trí tuệ nhân tạo
Nhận diện hình ảnh bằng trí tuệ nhân tạo
Huấn luyện AI
Khóa học AI
Hướng dẫn AI
Chăm sóc sức khỏe: Hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán hình ảnh y tế để phát hiện sớm các bệnh như ung thư hoặc các vấn đề tim mạch.
Bán lẻ: Cho phép cửa hàng không cần người bán hàng trong đó Thị giác máy tính theo dõi mua sắm của khách hàng và tự động hóa quy trình thanh toán.
Nông nghiệp: Theo dõi sức khỏe cây trồng, phát hiện sâu bệnh và tối ưu hóa tưới tiêu bằng máy bay không người lái hoặc robot được trang bị Thị giác máy tính.
Ô tô: Cung cấp năng lượng cho hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến (ADAS) và xe tự lái với khả năng phát hiện đối tượng và theo dõi làn đường trong thời gian thực.
Đánh giá của người dùng về các ứng dụng và công cụ Thị giác máy tính nói chung là tích cực, nhấn mạnh khả năng của công nghệ này để tự động hóa các nhiệm vụ hình ảnh phức tạp và cung cấp thông tin quý báu. Tuy nhiên, một số người dùng bày tỏ lo ngại về các hậu quả về quyền riêng tư và cần có sự minh bạch về cách mô hình được huấn luyện và sử dụng. Ngoài ra, người dùng nhấn mạnh về tầm quan trọng của việc có dữ liệu huấn luyện đa dạng và đại diện để đảm bảo sự công bằng và giảm thiểu thiên vị trong các hệ thống Thị giác máy tính.
Người dùng chụp hình cây cối bằng điện thoại thông minh của họ, và ứng dụng được cung cấp bởi Thị giác máy tính xác định loài cây và cung cấp hướng dẫn chăm sóc.
Người dùng khiếm thị sử dụng thiết bị có Thị giác máy tính để đọc văn bản từ biển báo hoặc tài liệu, nâng cao tính sẵn có của họ.
Người mua sử dụng tính năng thử trang phục ảo trong ứng dụng thương mại điện tử, nơi Thị giác máy tính đặt các mặt hàng quần áo lên hình ảnh của họ trong thời gian thực.
Để triển khai Thị giác máy tính, các nhà phát triển thường theo dõi các bước sau: 1. Thu thập dữ liệu: Thu thập một bộ dữ liệu lớn các hình ảnh hoặc video được gán nhãn liên quan đến nhiệm vụ cụ thể. 2. Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch, chuẩn hóa và mở rộng bộ dữ liệu để đảm bảo chất lượng và đa dạng. 3. Lựa chọn mô hình: Chọn kiến trúc học sâu phù hợp, như mạng nơ-ron tích chập (CNNs), cho nhiệm vụ cụ thể của Thị giác máy tính. 4. Huấn luyện mô hình: Huấn luyện mô hình đã chọn trên bộ dữ liệu đã tiền xử lý bằng các kỹ thuật như học chuyển giao hoặc điều chỉnh tinh chỉnh. 5. Đánh giá mô hình: Đánh giá hiệu suất của mô hình đã huấn luyện bằng cách sử dụng các chỉ số như độ chính xác, độ chính xác và độ gọi lại trên một bộ dữ liệu xác nhận riêng biệt. 6. Triển khai: Tích hợp mô hình đã huấn luyện vào ứng dụng hoặc hệ thống mục tiêu để sử dụng trong thế giới thực.
Tự động hóa các nhiệm vụ hình ảnh: Thị giác máy tính cho phép tự động hóa các nhiệm vụ trước đây yêu cầu kiểm tra hình ảnh của con người, như kiểm soát chất lượng trong sản xuất hoặc phân tích hình ảnh y tế.
Tăng cường hiệu suất: Bằng cách xử lý dữ liệu hình ảnh theo quy mô, Thị giác máy tính có thể giảm đáng kể thời gian và tài nguyên cần thiết cho phân tích thủ công.
Tăng độ chính xác: Với khả năng học từ lượng dữ liệu lớn, mô hình Thị giác máy tính có thể đạt được mức độ chính xác cao trong các nhiệm vụ như phát hiện đối tượng và nhận dạng khuôn mặt.
Mở ra ứng dụng mới: Thị giác máy tính mở ra các khả năng mới cho các ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau, như xe tự lái, thực tế tăng cường và hệ thống giám sát thông minh.