Segment Anything ,On-Premise Floor Plan Recognition ,Liner.ai ,Label Studio ,KawniX ,FaceSymAI ,DirectAI ,CloudStudio ,AI Co-pilot for Healthcare ,arivis Cloud , 유료/무료 이미지 세그먼테이션 도구 중 최적입니다
이미지 분할은 컴퓨터 비전 기술 중 하나로, 이미지를 여러 세그먼트 또는 영역으로 분할하여 각각이 특정 객체 또는 이미지 일부를 나타내는 기법을 말합니다. 그 목표는 이미지의 표현을 보다 의미 있는 것으로 단순화하고 분석하기 쉽게 만드는 것입니다. 이미지 분할은 컴퓨터 비전 분야에서 오랜 역사를 가지고 있으며, 초기 방법은 1970년대로 거슬러 올라갑니다. 의료 이미지 분석, 자율 주행, 객체 인식 등 다양한 응용분야에서 점점 중요해지고 있습니다.
이미지 세그먼테이션 초과 11 개의 AI 도구를 보유하고 있습니다
이미지 세그먼테이션 월간 방문자 수 554.5K 이상을 자랑합니다
이미지 세그먼테이션 월간 방문자 100만 이상의 AI 도구가 0 개 이상 존재합니다
| 핵심 기능 | 가격 | 사용 방법 | |
|---|---|---|---|
| arivis Cloud |
연구자들의 이미지 처리 작업을 위한 AI 툴킷입니다. |
1. arivis Cloud 계정에 가입합니다. 2. 이미지나 데이터를 업로드합니다. 3. AI 툴킷에 접근하고 원하는 작업을 선택합니다. 4. AI 모델을 훈련하거나 사전에 훈련된 모델을 적용합니다. 5. 워크플로우를 사용자 정의하고 이미지 처리 작업을 자동화합니다. |
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| Annotab Studio |
애너탭 스튜디오는 주석과 관련된 데이터를 웹 기반 도구를 통해 생성하고 관리하는 도구입니다. 특히 이미지에 주석을 달 수 있습니다. |
애너탭 스튜디오를 사용하려면 베타 버전에 가입하고 기능을 활용하면 됩니다. 데이터를 업로드한 후 이미지에서 물체에 주석을 달아 주석을 생성할 수 있습니다. 주석 진행 상황을 추적하고 데이터셋의 버전 관리를 할 수 있으며 제공되는 라이브러리에서 워크플로우를 디자인하거나 직접 만들 수 있습니다. |
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| AI Co-pilot for Healthcare |
의료 전문가들을 위한 AI 기반 의료 지원 |
1. 플랫폼에 로그인하세요. 2. X-레이 이미지를 업로드하세요. 3. AI가 생성한 인사이트와 추천을 받으세요. |
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| CloudStudio |
전문 비디오에 대한 AI 기능을 갖춘 비디오 편집기입니다. |
클라우드스튜디오를 사용하려면 웹사이트에 가입하고 비디오를 만들기 시작하면 됩니다. 직관적인 컨트롤과 고급 AI 도구를 사용하여 비디오를 편집하고 향상시킬 수 있습니다. 몇 번의 클릭만으로 비디오 크기 조정, 잘라내기, 오디오 및 텍스트 추가, 병합, 배경 제거 및 비디오 내보내기가 가능합니다. |
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| DirectAI |
다이렉트 AI를 사용하여 컴퓨터 비전 모델을 즉시 구축하세요. 코드나 훈련 데이터가 필요 없습니다. |
1. API 액세스 받기: 사용자는 다이렉트 AI의 컴퓨터 비전 모델에 대한 API 액세스를 얻을 수 있습니다. 2. 문서 보기: 사용법과 기능을 이해하기 위해 문서를 살펴보세요. 3. 일반어로 빌드하기: 일반어로 원하는 컴퓨터 비전 모델을 설명하면서 코드 작성이 필요 없습니다. 4. 배포 및 반복: 모델을 몇 초만에 배포하고 필요에 따라 반복할 수 있습니다. |
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| FaceSymAI |
인공지능으로 나의 얼굴 대칭성을 발견하십시오! |
사진을 업로드하고 인공지능이 얼굴 대칭성을 분석하도록 하십시오. |
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| KawniX |
AI 기반 데이터 접근 및 코딩 어시스턴스 |
계정 등록 후, 지리 공간 데이터를 업로드하고, AI 코딩 어시스턴스에 접근하고, 워크플로우를 자동화하세요 |
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| Label Studio |
레이블 스튜디오: 다양한 모델에 대한 데이터 레이블링 도구입니다. |
레이블 스튜디오를 사용하려면 다음 단계를 따르십시오: 1. pip, brew를 통해 레이블 스튜디오 패키지를 설치하거나 GitHub에서 저장소를 복제합니다. 2. 설치된 패키지 또는 Docker를 사용하여 레이블 스튜디오를 실행합니다. 3. 데이터를 레이블 스튜디오로 가져옵니다. 4. 데이터 유형(이미지, 오디오, 텍스트, 시계열, 다중 도메인 또는 비디오)을 선택하고 특정 레이블링 작업(예: 이미지 분류, 객체 감지, 오디오 전사)을 선택합니다. 5. 사용자 지정 태그 및 템플릿을 사용하여 데이터에 대한 레이블링을 시작합니다. 6. 웹훅, Python SDK 또는 API를 사용하여 ML/AI 파이프라인에 연결하고 인증, 프로젝트 관리 및 모델 예측을 수행합니다. 7. 고급 필터를 사용하여 데이터 관리자에서 데이터 세트를 탐색하고 관리합니다. 8. 레이블 스튜디오 플랫폼에서 여러 프로젝트, 사용 사례 및 사용자를 지원합니다. |
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| Liner.ai |
Liner.ai는 코딩 없이 머신 러닝 애플리케이션을 구축하고 배포하기 위한 무료 도구입니다. |
Liner.ai를 사용하려면 다음 단계를 따르세요: 1. 데이터를 가져오거나 사전 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용하세요. 2. Liner에서 버튼을 눌러 모델을 훈련하세요. 3. 훈련된 모델을 응용 프로그램과 쉽게 통합하기 위해 다양한 플랫폼으로 내보내세요. |
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| On-Premise Floor Plan Recognition |
도면 및 손 그림에 대한 인공 지능 기반의 바닥 계획 인식. |
1. 도면 또는 손 그림 바닥 계획 이미지를 업로드하세요. 2. 우리의 인공 지능 엔진이 벽, 문 및 창문을 분석하고 식별합니다. 3. 인식 결과를 사용자의 애플리케이션에 맞춤 및 통합하세요. |
Segment Anything은 고급 데이터 분할 및 분석을 위한 AI 플랫폼입니다.
도면 및 손 그림에 대한 인공 지능 기반의 바닥 계획 인식.
Liner.ai는 코딩 없이 머신 러닝 애플리케이션을 구축하고 배포하기 위한 무료 도구입니다.
사용자가 피부 병변의 이미지를 의료 이미지 분석 응용프로그램에 업로드하면 이미지 분할을 사용하여 주변 피부로부터 병변을 식별하고 분리합니다. 응용프로그램은 분할된 병변을 분석하여 잠재적으로 암성인지 여부를 결정합니다.
사용자가 스마트폰 카메라를 사용하여 이미지를 촬영하면 이미지 편집 응용프로그램이 이미지 분할을 적용하여 전경 객체를 배경으로부터 분리합니다. 사용자는 전경과 배경에 각기 다른 효과나 필터를 쉽게 적용할 수 있습니다.
사용자가 피부 병변의 이미지를 의료 이미지 분석 응용프로그램에 업로드하면 이미지 분할을 사용하여 주변 피부로부터 병변을 식별하고 분리합니다. 응용프로그램은 분할된 병변을 분석하여 잠재적으로 암성인지 여부를 결정합니다.. 사용자가 스마트폰 카메라를 사용하여 이미지를 촬영하면 이미지 편집 응용프로그램이 이미지 분할을 적용하여 전경 객체를 배경으로부터 분리합니다. 사용자는 전경과 배경에 각기 다른 효과나 필터를 쉽게 적용할 수 있습니다.
{/if]이미지의 표현을 단순화하여 분석 및 이해를 용이하게 합니다.
객체 수준의 정보(모양, 크기, 위치 등) 추출을 가능하게 합니다.
객체 인식, 추적, 장면 이해와 같은 작업을 용이하게 합니다.
후속 이미지 처리 작업의 계산 복잡성을 낮추는 데 도움을 줍니다.
