Luxi.ai — это продвинутый инструмент распознавания изображений, предназначенный для упрощения процесса идентификации и организации объектов на фотографиях. Реализуя современные технологии, Luxi.ai позволяет пользователям загружать свои изображения и автоматически обнаруживать различные объекты на этих фотографиях. Это новшество предоставляет простое решение для личного и коммерческого использования, позволяя легко классифицировать и управлять коллекциями изображений, делая процесс поиска конкретных объектов или информации максимально плавным и эффективным.

Snorkel Flow предоставляет комплексное решение для автоматизации процесса подготовки обучающих данных в проектах машинного обучения. Используя слабый супервайзинг и аннотации, управляемые моделью, она позволяет пользователям быстро и эффективно генерировать большие объемы аннотированных данных. Пользователи могут сотрудничать в разработке, тестировании и уточнении моделей машинного обучения, обеспечивая высокое качество данных при минимизации усилий по ручной аннотации. Независимо от того, работаете ли вы с обработкой естественного языка, классификацией изображений или другими задачами, связанными с данными, Snorkel Flow упрощает процесс.

AWS S3 Image Organizer использует ИИ для инспекции и маркировки изображений в бакетах S3, извлекая ключевые метаданные и инсайты содержимого через модели GPT от OpenAI. Он автоматически создает структуру папок и перемещает файлы по категориям, таким как ландшафты, портреты, продукты или настраиваемые метки, определяемые в конфигурационном файле. Разработчики и инженеры DevOps могут запускать его как CLI-скрипт или интегрировать в CI/CD пайплайны. Поддерживается пакетная обработка тысяч объектов, настройка наименований и детальные правила папок для поддержания чистого и легко навигируемого репозитория изображений.

Custom Vision - это сервис машинного обучения от Azure AI, который позволяет пользователям создавать, обучать и развертывать пользовательские модели, способные распознавать конкретные изображения. Он поддерживает широкий спектр задач классификации изображений, включая обнаружение объектов и маркировку изображений. Пользователи могут загружать свои собственные размеченные изображения, обучать свои модели и оценивать производительность - все это через простой веб-интерфейс. Этот сервис разработан с учетом масштабируемости и экономической эффективности, что позволяет пользователям платить только за то, что они используют, будь то часы обучения или хранение изображений.

CV Agents служит централизованным хабом для нескольких моделей ИИ компьютерного зрения, доступных через интуитивный веб-интерфейс. Поддерживаются задачи, такие как обнаружение объектов с помощью агентов на базе YOLO, семантическая сегментация с вариантами U-Net и классификация изображений на базе сверточных нейронных сетей. Пользователи могут взаимодействовать, загружая отдельные изображения или видеопотоки, настраивая пороги обнаружения, выбирая форматы вывода, такие как ограничивающие рамки или маски сегментации, и скачивая результаты непосредственно. Платформа автоматически масштабирует вычислительные ресурсы для снижения задержек инференции и регистрирует показатели производительности для анализа. Разработчики могут быстро создавать прототипы потоков видения, а бизнес — интегрировать REST API в производственные системы для ускорения развертывания пользовательских решений без глубокой инфраструктурной настройки.

Roboflow Inference API — это облачная платформа, которая хостит и обслуживает ваши модели компьютерного зрения через безопасную RESTful конечную точку. После обучения модели в Roboflow или импорта существующей, вы можете развернуть её в API в считанные секунды. Сервис занимается автоматическим масштабированием, контролем версий, пакетной обработкой и обработкой в реальном времени, позволяя сосредоточиться на создании приложений с использованием обнаружения объектов, классификации, сегментации, оценки позы, OCR и другого. SDK и примеры кода на Python, JavaScript и Curl упрощают интеграцию, а метрики на панели позволяют отслеживать задержки, пропускную способность и точность с течением времени.

TorchVision — это пакет в PyTorch, созданный для упрощения процесса разработки приложений компьютерного зрения. Он предлагает коллекцию популярных наборов данных, таких как ImageNet и COCO, а также различные предобученные модели, которые можно легко интегрировать в проекты. Также включены преобразования для предварительной обработки и увеличения изображений, что упрощает подготовку данных для обучения моделей глубокого обучения. Предоставляя эти ресурсы, TorchVision позволяет разработчикам сосредоточиться на архитектуре модели и обучении, без необходимости создавать каждый компонент с нуля.

Stop Porn - это расширение для браузера, разработанное для того, чтобы помочь пользователям предотвратить доступ к порнографическому контенту, автоматически классифицируя изображения на веб-странице. Когда вы посещаете сайт, расширение запрашивает и анализирует изображения, и если оно обнаруживает пять или более порнографических изображений, оно блокирует страницу. Процесс классификации изображений происходит полностью на вашем устройстве, обеспечивая, чтобы никакие данные не передавались за пределы расширения. Это расширение было протестировано на различных известных ресурсах для взрослых и продемонстрировало высокую эффективность в их блокировке. Некоторые сайты могут требовать дополнительных взаимодействий, таких как прокрутка или обновление, для успешного мониторинга.

TF Классификатор изображений – это расширение для Chrome, которое использует TensorFlow.js для классификации изображений с помощью таких моделей, как MobileNet V2 и COCO-SSD. Просто просматривайте любой веб-сайт и используйте расширение для анализа видимых изображений. Он особенно полезен для исследователей, студентов и профессионалов, стремящихся быстро идентифицировать или каталогизировать визуальные данные. С удобным управлением и обработкой в реальном времени он упрощает рабочий процесс классификации изображений, не требуя дополнительной настройки программного обеспечения.

Wool Ball предлагает широкий спектр моделей ИИ с открытым исходным кодом для различных задач, включая генерацию текста, классификацию изображений, преобразование речи в текст и многое другое. Используя распределенную сеть браузеров, Wool Ball эффективно обрабатывает задачи ИИ с существенно более низкими затратами. Платформа также позволяет пользователям зарабатывать вознаграждения, деля свои неиспользуемые ресурсы браузера, обеспечивая безопасное и эффективное использование с помощью технологии WebAssembly.