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
59 công cụ Computer Vision tốt nhất trong 2024
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.
AD
43.6K
32.68% 1
Rerun là một SDK để ghi và hiển thị dữ liệu của computer vision và robotics một cách hiệu quả.
--
2
Dioptra là một nền tảng mã nguồn mở cho việc chỉnh sửa và quản lý dữ liệu trong computer vision và NLP.
--
3
Getactyv là một nền tảng dựa trên Trí tuệ nhân tạo cho sức khỏe và thể dục với sự hỗ trợ của Thị giác Máy tính.
21.3K
100.00% 1
Thay đổi ngành công nghiệp với công nghệ thị giác máy tính tiên tiến.
183.9K
73.03% 0
Xác thực danh tính và giám sát từ xa bằng cách sử dụng sinh trắc học, thị giác máy tính và học máy.
16.2K
20.98% 0
Tạo dữ liệu đào tạo được gắn nhãn cho trí tuệ nhân tạo về trực quan.
AD
--
46.12% 0
Unitlab cung cấp quản lý và gắn nhãn dữ liệu được động với trí tuệ nhân tạo cho các nhiệm vụ thị giác máy tính.
--
100.00% 1
Xây dựng các mô hình thị giác máy tính ngay lập tức với DirectAI, không cần viết mã hay dữ liệu huấn luyện.
--
100.00% 1
Remyx AI đơn giản hóa tùy chỉnh và triển khai trí tuệ nhân tạo mà không cần mã hoặc dữ liệu.
--
100.00% 2
Mắt cho AI cung cấp công nghệ thị giác máy tính tiên tiến cho phân tích hình ảnh và nhận dạng đối tượng.
97.2K
30.43% 3
Ứng dụng AI và Python có khả năng mở rộng sử dụng Ray.
217.3K
21.53% 0
Tăng tốc độ phát triển mô hình với nền động cơ dữ liệu hoàn chỉnh của Encord.
42.2K
29.07% 0
Landing AI cung cấp LandingLens, một nền tảng thị giác máy tính dựa trên đám mây để tạo dự án tùy chỉnh dễ dàng.
--
65.60% 3
Logistify AI sử dụng thị giác máy tính để tự động xác nhận hàng tồn kho và giảm sai sót của con người và chi phí lao động.
--
3
Sprite AI là một nền tảng trí tuệ nhân tạo với khả năng máy học tiên tiến cho phân tích và xử lý dữ liệu.
63.2K
14.83% 0
Tóm tắt: Datature là một nền tảng AI cho phát triển ứng dụng thị giác máy tính không cần mã.
--
4
Nâng cao bài thuyết trình PowerPoint của bạn với phân tích trí tuệ nhân tạo.
53.7K
22.92% 0
Công nghệ theo dõi, phân tích và nhận dạng khuôn mặt chuyên ngành.
--
9
Movmi là phần mềm thân thiện với người dùng cho phép các nhà hoạt hình tạo ra hoạt cảnh 3D từ các video tiêu chuẩn.
32.0K
100.00% 5
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo gây tranh cãi gỡ bỏ quần áo từ hình ảnh của con người.
9.8K
24.28% 4
Zolak là một phần mềm hiển thị 3D cho các nhà bán lẻ nội thất, nâng cao trải nghiệm mua sắm.
--
100.00% 2
Nền tảng quảng cáo DOOH được trang bị trí tuệ nhân tạo.
--
100.00% 0
syntheticAIdata tạo ra dữ liệu tổng hợp chất lượng cao để huấn luyện các mô hình AI thị giác, được hỗ trợ bởi Microsoft và NVIDIA.
--
3
Một công cụ hữu ích giúp các nhà nghiên cứu theo dõi và ghi nhớ các chi tiết quan trọng từ bài báo.
424.4K
18.51% 3
Lightning AI cho phép huấn luyện và triển khai mô hình AI nhanh chóng bằng cách sử dụng PyTorch.
1.1M
14.62% 2
Cung cấp cho phần mềm của bạn khả năng nhìn thấy các đối tượng trong hình ảnh và video.
--
1
Một công cụ tự động hóa tìm kiếm và lọc dữ liệu trong bộ dữ liệu hình ảnh, giảm chi phí lên đến 10 lần.
--
100.00% 0
Cho phép các nhà phát triển tăng tốc cho việc suy luận và tối đa hóa tiềm năng của phần cứng.
34.7K
12.27% 1
Imagga là một API cung cấp các giải pháp nhận dạng hình ảnh cho việc gắn nhãn, phân loại, tìm kiếm và kiểm duyệt.
--
4
Khám phá và sử dụng một lựa chọn đồ sộ các công cụ Trí tuệ Nhân tạo miễn phí
6.8K
29.57% 0
Robovision là một nền tảng trí tuệ nhân tạo giúp doanh nghiệp quản lý trí tuệ thị giác trong các thiết bị thông minh.
--
100.00% 1
Nền tảng dựa trên đám mây cho việc tích hợp dễ dàng công nghệ nhận dạng ảnh.
--
11
AI Anywhere là một nền tảng web cung cấp các giải pháp trí tuệ nhân tạo cho doanh nghiệp và cá nhân.
--
36.95% 5
"Lobe là một ứng dụng thân thiện với người dùng để huấn luyện và tích hợp các mô hình học máy tùy chỉnh."
124.6K
12.86% 2
Label Studio: công cụ mã nguồn mở cho việc nhãn dữ liệu trong các mô hình khác nhau.
End
Computer Vision là gì?
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.
Công cụ 10 AI Computer Vision hàng đầu là gì?
Các chức năng cốt lõi
|
giá
|
cách sử dụng
| |
|---|---|---|---|
Meshy | 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. | |
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. | |
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. | |
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. | |
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. |
Anyscale | Scalable Compute for AI and Python | Anyscale Endpoints | Bắt đầu với Serving và Fine Tuning Open Source LLMs với Anyscale Endpoints! |
Trang web AI Computer Vision mới nhất
Tăng cường học trực tuyến với phản hồi thời gian thực.
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
Tạo hình đại diện từ các nguồn đa dạng.
Trình tạo ảnh và hình ảnh của AI
Trình tạo hình ảnh đại diện AI
Chatbot AI
Các tính năng cốt lõi của Computer Vision
Nhận dạng hình ảnh
Phân loại và xác định đối tượng, người và cảnh trong hình ảnh hoặc video.
Phát hiện đối tượng
Xác định vị trí và theo dõi đối tượng cụ thể trong dữ liệu hình ảnh.
Phân đoạn ngữ nghĩa
Gán nhãn cho mỗi điểm ảnh trong một hình ảnh, cho phép hiểu rõ cảnh.
Nhận diện khuôn mặt
Xác định và xác minh cá nhân dựa trên đặc điểm khuôn mặt của họ.
Nhận dạng ký tự quang học (OCR)
Nhận diện và trích xuất văn bản từ hình ảnh hoặc tài liệu quét.
What is Computer Vision can do?
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.
Computer Vision Review
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.
Ai phù hợp hơn để sử dụng Computer Vision?
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.
Computer Vision hoạt động như thế nào?
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.
Ưu điểm của Computer Vision
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.
Câu hỏi thường gặp về Computer Vision
- Sự khác biệt giữa Thị giác máy tính và Xử lý hình ảnh là gì?
- Có những framework học sâu nào phổ biến cho Thị giác máy tính?
- Cần bao nhiêu dữ liệu huấn luyện cho các mô hình Thị giác máy tính?
- Liệu các mô hình Thị giác máy có thể được huấn luyện trên dữ liệu chưa gán nhãn không?
- Có những thách thức nào trong Thị giác máy tính?
- Làm thế nào để áp dụng Thị giác máy tính trong phân tích video?
Đặc sắc*
121.7K
23.66% 4
BeforeSunset AI là một bộ lập trình hàng ngày được trang bị trí tuệ nhân tạo giúp đơn giản hóa và tối ưu hóa việc lập kế hoạch hàng ngày.
2.5M
16.24% 0
Trải nghiệm nhiều công cụ chỉnh sửa ảnh AI để nâng cao mọi khía cạnh của hình ảnh của bạn.
--
0
Công cụ AI miễn phí để chuyển đổi hình ảnh thành video động.
922.4K
24.61% 0
Công cụ cải thiện hình ảnh, nâng cấp và phục hồi sử dụng AI
20.9K
39.10% 0
Công cụ miễn phí có thể tóm tắt tài liệu PDF có bất kỳ kích thước nào, từ ngắn đến dài, lên đến 1000 trang.