Stop Porn是一個工程設計的瀏覽器擴展功能，旨在幫助使用者透過自動分類網頁上的影像來防止訪問色情內容。當您訪問一個網站時，擴展功能會抓取並分析影像，如果檢測到五張或以上的色情圖片，則會封鎖該頁面。影像分類過程完全在您的設備上進行，確保沒有數據被轉移到擴展功能外部。這個擴展功能已在各種知名成人網站上測試，顯示出高效的封鎖效果。有些網站可能需要額外的互動，例如滾動或刷新，才能成功監控。

TF圖像分類器是一個Chrome擴展，它使用TensorFlow.js來分類圖像，使用MobileNet V2和COCO-SSD等模型。只需瀏覽任何網站並使用擴展來分析可見圖像。這對於尋求快速識別或編錄視覺數據的研究人員、學生和專業人士特別有用。通過用戶友好的控制和實時處理，它簡化了圖像分類的工作流程，無需額外的軟件設置。

Wool Ball提供多種開源AI模型以滿足各種任務，包括文本生成、圖像分類、語音轉文本等。通過利用分佈式的瀏覽器網絡，Wool Ball能夠以顯著較低的成本高效處理AI任務。此外，該平台還使用戶可以通過共享其瀏覽器的閒置資源來賺取獎勵，並通過WebAssembly技術確保安全和高效的使用。

Snorkel Flow提供了一個綜合解決方案，用於自動化機器學習項目的訓練數據管道。通過利用弱監督和模型驅動的標註，使用者能夠快速有效地生成大量標註的數據。用戶可以協作構建、測試和完善機器學習模型，確保數據質量保持高標準，同時最小化手動標註的工作量。不論您是在進行自然語言處理、圖像分類，或其他以數據為中心的任務，Snorkel Flow都能簡化該過程。

AWS S3圖像整理代理利用人工智慧檢查和標記S3存儲桶中的圖像，提取關鍵元數據和內容洞察，通過OpenAI GPT模型自動生成資料夾結構，並根據地形、肖像、產品或自訂標籤等類別將檔案重新定位。開發者和DevOps工程師可以將其作為CLI腳本運行，或集成到CI/CD流程中。它支持批次處理數千個對象，客製化命名規範和粒度資料夾規則，以保持圖像存取的整潔和易導航。

自訂願景是 Azure AI 提供的機器學習服務，使用戶能夠構建、訓練和部署可識別特定圖像的自訂模型。它支持多種圖像分類任務，包括物體檢測和圖像標記。用戶可以上傳自己的標註圖像，訓練模型並評估性能，所有操作均可通過簡單的網頁介面完成。此服務旨在具有可擴展性和成本效益，確保用戶僅為所使用的時間或圖像存儲付費。

CV Agents 作為多個電腦視覺 AI 模型的集中中心，通過直觀的網頁界面存取。它支援基於 YOLO 的物體偵測代理、使用 U-Net 變體的語義分割，以及由卷積神經網絡驅動的影像分類。用戶可以上傳單一圖像或影片串流，調整偵測閾值，選擇輸出格式如邊界框或分割蒙版，並直接下載結果。平台會自動調整運算資源以實現低延遲推論，並記錄性能指標供分析。開發者可以快速建立視覺流程範型，企業則能將 REST API 整合至生產系統，加快自訂視覺解決方案的部署，無需繁瑣的基礎建設管理。

Roboflow推理API是一個雲端平台，通過安全的REST端點托管並提供您的電腦視覺模型。在Roboflow訓練模型或導入現有模型後，可以在幾秒內將其部署到推理API。服務自動處理自動擴展、版本控制、批次處理和實時處理，讓您專注於開發利用物件檢測、分類、分割、姿勢估計、光學字符識別(OCR)等的應用。Python、JavaScript和Curl的SDK和範例程式碼簡化整合，並且儀表板指標讓您追蹤延遲、吞吐量和準確率的變化。

TorchVision 是一個在 PyTorch 中的包，旨在簡化開發計算機視覺應用程序的過程。它提供了流行數據集的集合，例如 ImageNet 和 COCO，以及可以輕鬆整合到項目中的各種預訓練模型。還包含了圖像預處理和增強的轉換，簡化了訓練深度學習模型的數據準備。通過提供這些資源，TorchVision 使開發者能專注於模型架構和訓練，而無需從頭開始創建每個組件。