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Détection d'objets est un moyen d'utiliser des ordinateurs pour trouver et étiqueter des objets tels que des personnes, des animaux et des véhicules sur des photos ou des vidéos. Il utilise des modèles informatiques avancés pour regarder des photos et des vidéos et déterminer ce qu'elles contiennent, le tout en temps réel. Cela en fait un outil incroyablement utile pour toutes sortes d'applications.
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Cette technologie est aujourd'hui fréquemment utilisée dans des domaines tels que la vente au détail, la sécurité et la santé, et joue un rôle essentiel dans les moteurs autonomes et la robotique.
Pour les utilisateurs à la recherche d'un moteur rentable, il est recommandé d'opter pour un modèle open source. Voici la liste des meilleurs modèles open source de détection d'objets :
Ce modèle est un réseau neuronal en temps réel pour la détection d'objets qui détecte 20 classes différentes. Il est composé de 9 couches convolutives et de 6 couches de regroupement maximum et constitue une version plus petite du réseau complet YOLOv2, plus complexe.
Ce modèle est un réseau neuronal en temps réel pour la détection d'objets qui détecte 80 classes différentes.
Ce modèle est un réseau neuronal en temps réel pour la détection d'objets qui détecte 80 classes différentes.
Un réseau neuronal en temps réel pour la segmentation d'instances d'objets qui détecte 80 classes différentes. Extend Faster R-CNN car chacun des 300 ROI sélectionnés passe par 3 branches parallèles du réseau : prédiction par étiquette, prédiction par zone de délimitation et prédiction par masque.
Un réseau de détecteurs denses en temps réel pour la détection d'objets qui corrige le déséquilibre des classes par perte focale. RetinaNet est capable d'égaler la vitesse des détecteurs à un étage précédents et constitue la pointe de la technologie en matière de détecteurs à deux étages (dépassant le R-CNN).
Detectron2 est la bibliothèque de nouvelle génération de Facebook AI Research qui fournit des algorithmes de détection et de segmentation de pointe. Il est le successeur de Detectron et de maskrcnn-benchmark. Il soutient un certain nombre de projets de recherche en vision par ordinateur et d'applications de production sur Facebook.
Bien que les modèles open source offrent de nombreux avantages, ils présentent également des inconvénients et des défis potentiels. Voici quelques inconvénients liés à l'utilisation de modèles open source :
Compte tenu des coûts et des défis potentiels liés aux modèles open source, une solution rentable consiste à utiliser des API. Eden AI facilite l'intégration et la mise en œuvre des technologies d'IA grâce à son API, en se connectant à plusieurs moteurs d'IA.
Eden AI présente une large gamme d'API d'IA sur sa plateforme, personnalisées pour répondre à vos besoins spécifiques et à vos limites financières. Ces technologies incluent l'analyse des données, l'identification de la langue, l'analyse des sentiments, la reconnaissance de logos, la réponse aux questions, l'anonymisation des données, la reconnaissance vocale et de nombreuses autres fonctionnalités.
Pour commencer, nous offrons des crédits gratuits de 10$ pour vous permettre d'explorer nos API.
Notre API standardisée vous permet d'intégrer facilement des API de détection d'objets dans votre système en utilisant différents fournisseurs sur Eden AI. Voici la liste (par ordre alphabétique) :
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AWS propose deux outils efficaces et puissants pour détecter les objets : MXNet et TensorFlow. Les deux outils sont faciles à utiliser, fournissent des API simples et garantissent une détection précise des objets.
L'outil MXNet applique des réseaux neuronaux profonds pour classer et détecter des objets dans des images, à l'aide d'un algorithme d'apprentissage supervisé. Il trouve tous les objets d'une image et les trie en groupes, en affichant leur position dans l'image à l'aide d'un rectangle.
L'algorithme TensorFlow prend en charge l'utilisation de modèles pré-entraînés du TensorFlow Model Garden, ce qui permet d'ajuster les modèles à vos propres données, même si vous ne disposez que d'un petit nombre d'images.
API4AI utilise une technologie avancée qui analyse les images pour trouver et regrouper des objets. Il identifie avec précision les objets en fournissant leur position ainsi que la catégorie et le niveau de certitude les plus probables.
Ce qui distingue API4AI, c'est son engagement en faveur d'excellentes techniques d'apprentissage automatique et de tests méticuleux pour garantir les meilleurs résultats possibles. API4AI est un outil utile pour les entreprises qui cherchent à améliorer leurs capacités d'analyse d'images. Il possède de puissantes fonctionnalités de reconnaissance d'objets et donne la priorité à la précision et à la fiabilité.
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Clarifai propose une API que les développeurs peuvent utiliser pour ajouter facilement des fonctions de vision par ordinateur à leurs applications. Cette solution permet aux utilisateurs de reconnaître et d'étiqueter des objets dans des images et des vidéos, avec la possibilité de les trier par catégories.
Clarifai est extrêmement précis et rapide, grâce à ses modèles avancés d'apprentissage automatique et à son accélération GPU. En outre, l'API Clarifai peut être ajustée pour répondre aux besoins des développeurs, qui peuvent former leurs propres modèles et adapter l'API à leurs besoins particuliers.
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L'API Vision de Google Cloud peut détecter et extraire de nombreux objets dans une image en utilisant la localisation des objets. L'API applique des algorithmes sophistiqués pour reconnaître les objets apparents et moins apparents présents dans l'image, en présentant une annotation d'objet localisée pour chaque objet contenant des détails sur son emplacement et sa portée rectangulaire dans l'image.
L'API Vision possède une interface facile à utiliser et de nombreux choix de personnalisation adaptés aux petites et grandes entreprises, ce qui en fait une solution polyvalente.
Le système de Microsoft Azure identifie et fournit les dimensions de chaque objet présent dans une image. Il peut identifier et mettre en évidence plusieurs instances du même objet, ce qui nous aide à comprendre les liens entre les objets d'une image.
Le système étiquette l'image en fonction des objets ou des créatures vivantes qu'elle identifie, ce qui nous permet de traiter efficacement de grands volumes d'images.
SentiSight.ai propose un logiciel de détection d'objets moderne qui utilise des algorithmes avancés d'apprentissage automatique pour identifier et classer les objets dans les images et les vidéos avec une grande précision. Les utilisateurs peuvent facilement créer leurs propres modèles de détection via SentiSight.ai, ce qui le rend adapté à divers secteurs.
SentiSight.ai se distingue par son interface facile à utiliser, développée pour soutenir à la fois les novices et les professionnels de l'industrie. En outre, les utilisateurs qui souhaitent mieux contrôler leurs modèles peuvent accéder à des fonctionnalités avancées telles que l'affichage des courbes d'apprentissage et des courbes de précision, la définition de seuils de score pour des classes spécifiques, la sélection de la taille du modèle, la personnalisation du jeu de validation et l'utilisation d'images non étiquetées comme échantillons négatifs.
Eden AI propose une plateforme conviviale permettant d'évaluer les informations tarifaires provenant de divers fournisseurs d'API et de suivre l'évolution des prix au fil du temps. Par conséquent, il est essentiel de se tenir au courant des derniers prix. Le tableau des prix ci-dessous présente les tarifs pour les petites quantités pour novembre 2023, et vous pouvez obtenir des remises pour des volumes potentiellement importants.
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Eden AI représente l'avenir de l'utilisation de l'IA dans les entreprises : notre application 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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