Stop Porn est une extension de navigateur conçue pour aider les utilisateurs à prévenir l'accès au contenu pornographique en classant automatiquement les images d'une page web. Lorsque vous visitez un site, l'extension récupère et analyse les images, et si elle détecte cinq images pornographiques ou plus, elle bloque la page. Le processus de classification d'images se déroule entièrement sur votre appareil, garantissant qu'aucune donnée n'est transférée en dehors de l'extension. L'extension a été testée sur divers sites adultes bien connus, montrant une grande efficacité dans leur blocage. Certains sites peuvent nécessiter une interaction supplémentaire, comme le défilement ou le rafraîchissement, pour un suivi réussi.

Le TF Image Classifier est une extension Chrome qui utilise TensorFlow.js pour classer des images à l'aide de modèles tels que MobileNet V2 et COCO-SSD. Il suffit de naviguer sur n'importe quel site Web et d'utiliser l'extension pour analyser les images visibles. Il est particulièrement utile pour les chercheurs, les étudiants et les professionnels cherchant à identifier ou cataloguer rapidement des données visuelles. Avec des contrôles conviviaux et un traitement en temps réel, il rationalise le flux de travail de la classification des images sans nécessiter d'installation de logiciel supplémentaire.

Wool Ball propose une large gamme de modèles d'IA open-source pour diverses tâches, y compris la génération de texte, la classification d'images, la conversion de la parole en texte et plus encore. En tirant parti d'un réseau distribué de navigateurs, Wool Ball traite efficacement les tâches d'IA à des coûts significativement plus bas. La plateforme permet également aux utilisateurs de gagner des récompenses en partageant les ressources inactives de leur navigateur, garantissant une utilisation sécurisée et efficace grâce à la technologie WebAssembly.

Snorkel Flow offre une solution complète pour automatiser le pipeline des données d'entraînement dans les projets d'apprentissage automatique. En tirant parti de la supervision faible et des annotations pilotées par des modèles, elle permet aux utilisateurs de générer rapidement et efficacement de grands volumes de données étiquetées. Les utilisateurs peuvent collaborer à la construction, au test et au perfectionnement des modèles d'apprentissage automatique, garantissant que la qualité des données reste élevée tout en minimisant les efforts d'étiquetage manuel. Que vous travailliez sur le traitement du langage naturel, la classification d'images ou d'autres tâches centrées sur les données, Snorkel Flow rationalise le processus.

L'agent d'organisateur d'images AWS S3 utilise l'IA pour inspecter et étiqueter les images dans les compartiments S3, en extrayant des métadonnées clés et des insights via les modèles GPT d'OpenAI. Il génère automatiquement des structures de dossiers et déplace les fichiers selon des catégories telles que paysages, portraits, produits ou étiquettes personnalisées définies dans un fichier de configuration. Les développeurs et ingénieurs DevOps peuvent l'exécuter en tant que script CLI ou l'intégrer dans des pipelines CI/CD. Il prend en charge le traitement par lots de milliers d'objets, des conventions de nommage personnalisées et des règles de dossier granulaires pour maintenir une archive d'images propre et navigable.

Custom Vision est un service d'apprentissage automatique proposé par Azure AI qui permet aux utilisateurs de créer, d'entraîner et de déployer des modèles personnalisés capables de reconnaître des images spécifiques. Il prend en charge une gamme de tâches de classification d'images, y compris la détection d'objets et l'annotation d'images. Les utilisateurs peuvent télécharger leurs propres images étiquetées, former leurs modèles et évaluer leur performance, tout cela via une interface web simple. Ce service est conçu pour être évolutif et économique, garantissant que les utilisateurs ne paient que pour ce qu'ils utilisent, que ce soit des heures d'entraînement ou du stockage d'images.

CV Agents sert de centre centralisé pour plusieurs modèles IA de vision par ordinateur accessibles via une interface web intuitive. Il prend en charge des tâches telles que la détection d'objets avec des agents basés sur YOLO, la segmentation sémantique avec des variantes U-Net, et la classification d'images alimentée par des réseaux neuronaux convolutifs. Les utilisateurs peuvent interagir avec les agents en téléchargeant des images ou des flux vidéo, en ajustant les seuils de détection, en sélectionnant les formats de sortie comme les cadres de délimitation ou les masques de segmentation, et en téléchargeant directement les résultats. La plateforme ajuste automatiquement les ressources de calcul pour une inférence à faible latence et enregistre les métriques de performance pour analyse. Les développeurs peuvent rapidement prototyper des pipelines de vision, tandis que les entreprises peuvent intégrer des API REST dans des systèmes de production, accélérant le déploiement de solutions de vision personnalisées sans gestion d'infrastructure avancée.

L'API d'inférence Roboflow est une plateforme cloud qui héberge et sert vos modèles de vision par ordinateur via un point de terminaison sécurisé et RESTful. Après avoir entraîné un modèle dans Roboflow ou importé un modèle existant, vous pouvez le déployer en quelques secondes sur l'API d'inférence. Le service gère la montée en charge automatique, le contrôle de version, le traitement par lots et le traitement en temps réel, vous permettant de vous concentrer sur la création d'applications utilisant la détection d'objets, la classification, la segmentation, l'estimation de pose, l'OCR et plus encore. Les SDKs et exemples de code en Python, JavaScript et Curl simplifient l'intégration, tandis que les métriques du tableau de bord vous permettent de suivre la latence, le débit et la précision au fil du temps.

TorchVision est un paquet dans PyTorch conçu pour faciliter le développement d'applications de vision par ordinateur. Il offre une collection d'ensembles de données populaires tels qu'ImageNet et COCO, ainsi qu'une variété de modèles pré-entraînés qui peuvent être facilement intégrés dans des projets. Des transformations pour le prétraitement et l'augmentation d'images sont également incluses, simplifiant la préparation des données pour l'entraînement des modèles d'apprentissage profond. En fournissant ces ressources, TorchVision permet aux développeurs de se concentrer sur l'architecture et l'entraînement des modèles sans avoir besoin de créer chaque composant de zéro.