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Les 10 meilleures API de détection d'objets
Voici notre sélection des meilleures API de détection d'objets pour vous aider à choisir et à accéder au bon moteur en fonction de vos données.
La détection d'objets est une technique de vision par ordinateur qui permet d'identifier et de localiser des objets dans une image ou une vidéo. Plus précisément, la détection d'objets dessine des cadres de délimitation autour de ces objets détectés, ce qui vous permet de localiser les objets dans une scène donnée. La détection d'objets est différente de la reconnaissance d'image, qui consiste à étiqueter une image entière.
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Au début des années 2000, les premiers moteurs de détection d'objets ont été développés manuellement en raison du manque de représentation efficace des images à l'époque.
Proposé à l'origine en 2005 par N. Dalal et B. Triggs, le Hog Detector est une amélioration de la transformation des caractéristiques invariantes d'échelle et des contextes de forme de l'époque. HOG fonctionne avec quelque chose appelé blocs, une grille de pixels dense dans laquelle les gradients sont constitués à partir de l'amplitude et de la direction du changement des intensités des pixels à l'intérieur du bloc. Les HOG sont largement connus pour leur utilisation dans la détection des piétons. Pour détecter des objets de différentes tailles, le détecteur HOG redimensionne l'image d'entrée plusieurs fois tout en conservant la taille d'une fenêtre de détection inchangée.
Entre 2005 et 2015, de multiples évolutions en matière de détection d'objets ont été créées : modèle basé sur des pièces déformables (DPM) puis approches d'apprentissage profond (AlexNet, RCNN ? SSPnet, FastCNN, FPN, etc.).
API4AI est une solution qui utilise la technologie de détection d'objets pour analyser les images et détecter divers objets qu'elles contiennent. L'algorithme peut détecter plusieurs objets dans une seule image et fournir des coordonnées pour dessiner des cadres de délimitation autour de chaque objet. En outre, il peut classer chaque objet et fournir la classe la plus probable ainsi qu'un niveau de confiance pour la classification.
Amazon Rekognition Image peut renvoyer le cadre de sélection pour les étiquettes d'objets courants tels que les voitures, les meubles, les vêtements ou les animaux domestiques. Les informations du cadre de délimitation ne sont pas renvoyées pour les étiquettes d'objets moins courantes. Il fournit des cadres de délimitation permettant de trouver l'emplacement exact des objets sur une image, de compter les instances d'objets détectés ou de mesurer la taille d'un objet à l'aide des dimensions du cadre de délimitation.
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Chooch AI est une plateforme de détection visuelle qui reproduit rapidement les tâches et les processus visuels humains grâce à l'IA en périphérie et dans le cloud. Avec une précision élevée et un temps de réponse rapide, Chooch AI est le leader à la fois dans la formation à la vision par ordinateur et dans le déploiement d'une véritable IA visuelle en périphérie et dans le cloud. Chooch fournit des solutions complètes d'intelligence artificielle dans les domaines de la santé, de la géospatiale, des médias, de la sécurité, de la vente au détail et des applications industrielles.
Clarifai est l'un des principaux fournisseurs de solutions de reconnaissance visuelle alimentées par l'IA, offrant des capacités de détection d'objets de pointe via son API. Leur API de détection d'objets utilise des modèles d'apprentissage profond pour identifier et localiser des objets dans des images et des vidéos, fournissant des résultats très précis en temps réel. L'un des principaux avantages de l'API de Clarifai est sa capacité à détecter et à reconnaître un large éventail d'objets, notamment des personnes, des animaux et divers objets, ce qui la rend très polyvalente pour différents cas d'utilisation. De plus, l'API de Clarifai est connue pour sa facilité d'utilisation, avec une intégration simple et des options de tarification flexibles.
L'API Vision peut détecter et extraire plusieurs objets dans une image avec Localisation d'objets.
La localisation d'objets identifie plusieurs objets dans une image et fournit une notation LocalizedObjectAnnotation pour chaque objet de l'image. Chaque LocalizedObjectAnnotation identifie des informations concernant l'objet, sa position et les limites rectangulaires de la zone de l'image qui contient l'objet.
Visua AI a développé un outil de classification visuelle qui se concentre sur l'extraction des signaux les plus pertinents des médias. Spécialement conçue pour répondre aux besoins des plateformes et des fournisseurs spécialisés, cette technologie vous permet d'obtenir plus facilement des informations pertinentes pour vos clients.
Imagga est une société d'intelligence artificielle spécialisée dans la vision par ordinateur. L'API de reconnaissance d'images Imagga comprend le balisage automatique, la catégorisation automatique, la reconnaissance faciale, la recherche visuelle, la modération du contenu, le recadrage automatique, l'extraction des couleurs, une formation personnalisée et des modèles prêts à l'emploi. Disponible dans le cloud et sur site. Il est actuellement déployé dans les principales solutions de gestion des actifs numériques, les plateformes cloud personnelles et les applications destinées aux consommateurs.
Microsoft Azure propose une variété de services pour la détection d'objets, tels que Azure Cognitive Services avec API de vision par ordinateur, Azure Machine Learning, Azure IoT Edge, Azure Kubernetes Service (AKS) et Custom Vision AI. Ces services permettent aux utilisateurs d'utiliser des modèles pré-entraînés, de former et de déployer des modèles personnalisés, d'exécuter la détection d'objets sur des appareils IoT, de dimensionner et de gérer des modèles dans un cluster Kubernetes, et de former, déployer et améliorer facilement des classificateurs d'images personnalisés grâce à la prise en charge de la détection d'objets.
SentiSight.ai utilise des algorithmes d'apprentissage profond pour analyser les images et détecter les objets qu'elles contiennent. Le logiciel peut détecter plusieurs objets dans une image, y compris des objets de tailles et d'orientations différentes, et créer un cadre de délimitation autour de chaque objet. SentiSight.ai est capable de classer les objets qu'il détecte et peut également suivre les objets sur plusieurs images dans un flux vidéo et analyser le mouvement des objets dans une scène.
L'API de détection d'objets Hive fournit des modèles pré-entraînés pour la détection d'objets dans divers domaines, tels que la vision par ordinateur et les véhicules autonomes, qui peuvent être utilisés pour identifier et localiser des objets dans des images et des vidéos. véhicules tonomiques, qui peuvent être utilisés pour identifier et localiser des objets dans des images et des vidéos. L'API permet également aux développeurs de former des modèles de détection d'objets personnalisés sur leurs propres données, puis de déployer les modèles pour effectuer des inférences. Leurs modèles d'apprentissage profond classent avec précision les sujets abordés dans les médias visuels grâce à une simple correspondance avec la taxonomie universelle des contenus de l'IAB.
Vous pouvez utiliser la détection d'objets dans de nombreux domaines. Voici quelques exemples de cas d'utilisation courants :
Ce ne sont là que quelques exemples. La technologie de détection d'objets peut également être appliquée dans de nombreux autres domaines, où elle peut être utilisée pour analyser des images et des vidéos afin d'extraire des informations précieuses et d'automatiser de nombreuses tâches.
Les entreprises et les développeurs issus d'un large éventail de secteurs (réseaux sociaux, commerce de détail, santé, finances, droit, etc.) utilisent l'API unique d'Eden AI pour intégrer facilement les tâches de détection d'objets dans leurs applications basées sur le cloud, sans avoir à créer leurs propres solutions.
Eden AI propose plusieurs API d'IA sur sa plateforme parmi plusieurs technologies : synthèse vocale, détection du langage, API d'analyse des sentiments, synthèse, réponse aux questions, anonymisation des données, reconnaissance vocale, etc.
Nous voulons que nos utilisateurs aient accès à plusieurs moteurs de détection d'objets et les gèrent en un seul endroit afin qu'ils puissent atteindre des performances élevées, optimiser les coûts et couvrir tous leurs besoins. Il existe de nombreuses raisons d'utiliser plusieurs API :
Vous devez configurer une API fournisseur qui est demandée si et seulement si l'API principale de détection d'objets ne fonctionne pas correctement (ou est en panne). Vous pouvez utiliser le score de confiance renvoyé ou d'autres méthodes pour vérifier l'exactitude du fournisseur.
Après la phase de test, vous serez en mesure de créer une cartographie des performances des prestataires en fonction des critères que vous aurez choisis (langues, domaines, etc.). Chaque donnée que vous devez traiter sera ensuite envoyée à la meilleure API de détection d'objets.
Vous pouvez choisir le fournisseur de détection d'objets le moins cher qui fonctionne le mieux pour vos données.
Cette approche est requise si vous recherchez une précision extrêmement élevée. Cette combinaison entraîne des coûts plus élevés mais permet à votre service d'IA d'être sûr et précis, car les API de détection d'objets se valident et s'invalident mutuellement pour chaque élément de données.
Eden AI a été conçu pour l'utilisation de plusieurs API d'IA. Eden AI représente l'avenir de l'utilisation de l'IA dans les entreprises. Eden AI vous permet d'appeler plusieurs API d'IA.
L'équipe Eden AI peut vous aider dans votre projet d'intégration de la détection d'objets. Cela peut être fait en :
Vous pouvez commencer à créer dès maintenant. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à discuter avec nous !
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