# Beste Bildverarbeitungssoftware - Seite 3 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Bilderkennungssoftware, auch bekannt als Computer Vision, ermöglicht es Anwendungen, Bilder oder Videos zu verstehen und zu interpretieren, indem sie Bilddaten als Eingabe nimmt und Ausgaben wie Labels oder Begrenzungsrahmen bereitstellt, was Fähigkeiten wie Objekterkennung, Gesichtserkennung, Logoerkennung und Szenenrekonstruktion ermöglicht. ### Kernfähigkeiten von Bilderkennungssoftware Um in die Kategorie der Bilderkennung aufgenommen zu werden, muss ein Produkt: - Einen Deep-Learning-Algorithmus speziell für die Bilderkennung bereitstellen - Sich mit Bilddatenpools verbinden, um eine spezifische Lösung oder Funktion zu erlernen - Bilddaten als Eingabe konsumieren und eine Ausgabe bereitstellen - Bilderkennungsfähigkeiten für andere Anwendungen, Prozesse oder Dienste bereitstellen ### Häufige Anwendungsfälle für Bilderkennungssoftware Datenwissenschaftler und Entwickler nutzen Bilderkennungssoftware, um Anwendungen mit Computer-Vision-Fähigkeiten auszustatten und visuelle Analysetätigkeiten zu automatisieren. Häufige Anwendungsfälle umfassen: - Training von benutzerdefinierten Bilderkennungsmodellen für Objekterkennung, Gesichtserkennung und Erkennung von expliziten Inhalten - Hinzufügen von Bild- oder Videoerkennungsfunktionen zu Anwendungen über maschinelle Lernbibliotheken, APIs oder SDKs - Ermöglichung von Edge-basiertem oder geräteinternem Bildverarbeitung für Echtzeiterkennung ohne Cloud-Abhängigkeit ### Wie sich Bilderkennungssoftware von anderen Tools unterscheidet Bilderkennungssoftware unterscheidet sich von verwandten Kategorien: [Datenwissenschafts- und maschinelle Lernplattformen](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) bieten umfassende ML-Fähigkeiten und sind nicht ausschließlich auf Bilderkennung fokussiert, während [maschinelle Lernsoftware](https://www.g2.com/categories/machine-learning) andere ML-Fähigkeiten wie Empfehlungssysteme und Mustererkennung jenseits von visuellen Daten abdeckt. Software, die speziell für die Erkennung von Text innerhalb von Bildern entwickelt wurde, gehört zur Kategorie der [optischen Zeichenerkennung (OCR)](https://www.g2.com/categories/ocr). ### Einblicke von G2 zur Bilderkennungssoftware Basierend auf den Kategorietrends auf G2 stechen API-Flexibilität und die Genauigkeit von Deep-Learning-Modellen als herausragende Fähigkeiten hervor. Eine schnellere Integration von Computer-Vision-Funktionen in Produkte hebt sich als primäres Ergebnis der Einführung hervor. ## Category Overview **Total Products under this Category:** 407 ## Trust & Credibility Stats **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 1,500+ Authentische Bewertungen - 407+ Produkte - Unvoreingenommene Rankings Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen. ## Best Bildverarbeitungssoftware At A Glance - **Führer:** [Roboflow](https://www.g2.com/de/products/roboflow/reviews) - **Höchste Leistung:** [Kwikpic](https://www.g2.com/de/products/kwikpic/reviews) - **Am einfachsten zu bedienen:** [Roboflow](https://www.g2.com/de/products/roboflow/reviews) - **Top-Trending:** [NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)](https://www.g2.com/de/products/nvidia-deep-learning-gpu-training-system-digits/reviews) - **Beste kostenlose Software:** [Roboflow](https://www.g2.com/de/products/roboflow/reviews) --- **Sponsored** ### Alteryx Alteryx hilft Unternehmen über seine Alteryx One-Plattform, komplexe, unverbundene Daten in einen sauberen, KI-bereiten Zustand zu transformieren. 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[Nilearn](https://www.g2.com/de/products/nilearn/reviews) Nilearn ist ein Python-Modul für schnelles und einfaches statistisches Lernen an Neuroimaging-Daten, das das scikit-learn Python-Toolbox für multivariate Statistik mit Anwendungen wie prädiktive Modellierung, Klassifikation, Decodierung oder Konnektivitätsanalyse nutzt. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Nilearn](https://www.g2.com/de/sellers/nilearn) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Unternehmen, 33% Kleinunternehmen ### 2. [SentiSight.ai](https://www.g2.com/de/products/sentisight-ai/reviews) SentiSight.ai ist eine webbasierte Plattform, die für die Bildbeschriftung und die Entwicklung von KI-basierten Bilderkennungsanwendungen verwendet werden kann. Sie hat zwei Hauptziele: Das erste ist, die Bildannotationsaufgabe so bequem und effizient wie möglich zu gestalten, selbst für große Projekte mit vielen Personen, die an der Bildbeschriftung arbeiten, und das zweite ist, eine reibungslose und benutzerfreundliche Oberfläche für das Training und die Bereitstellung von tiefen neuronalen Netzmodellen bereitzustellen. Die Fähigkeit, beide Aufgaben auf derselben Plattform auszuführen, bietet den Vorteil, Bilder zu beschriften und dann Modelle in einem iterativen Prozess zu trainieren und zu verbessern. SentiSight.ai bietet leistungsstarke Funktionen wie: Bildbeschriftung. Unser Beschriftungstool ermöglicht das Hinzufügen von Klassifikationslabels, Begrenzungsrahmen, Polygonen, Punkten, Polylinien und Bitmaps. Bitmaps können leicht in Polygone umgewandelt werden und umgekehrt. Darüber hinaus kann jedes beschriftete Objekt mehrere untergeordnete Objekte haben, wie Schlüsselpunkte oder Attribute. Die beschrifteten Bilder können direkt für das Modelltraining auf der SentiSight.ai-Plattform verwendet oder heruntergeladen und für das interne Modelltraining genutzt werden. Intelligentes Beschriftungstool. Dieses Tool kann verwendet werden, um die Geschwindigkeit der Bitmap-Beschriftung erheblich zu erhöhen. Das intelligente Beschriftungstool ermöglicht es Benutzern, einige Punkte im Vordergrund und Hintergrund auszuwählen und die KI das beschriftete Objekt extrahieren zu lassen. Gemeinsame Beschriftungsprojekte und Zeiterfassung. Um die Handhabung großer Annotationsprojekte zu erleichtern, ermöglicht SentiSight.ai, ein Projekt unter mehreren Benutzern zu teilen, sodass mehrere Personen Bilder im selben Projekt beschriften können. Der Projektmanager kann schnell die von einem bestimmten Projektmitglied beschrifteten Bilder filtern und überprüfen, den Fortschritt und die auf die Beschriftung verwendete Zeit jeder Person verfolgen sowie Benutzerrollen und Berechtigungen verwalten. Klassifikationsmodelltraining. Dieser Modelltyp kann verwendet werden, um bestimmte Objekte in einem Bild zu identifizieren, wie eine Katze oder einen Hund, jedoch ohne deren Standort anzugeben. Sie können auch trainiert werden, um abstraktere Konzepte zu identifizieren, wie „Sommer“ oder „Winter“. Objekterkennungsmodelltraining. Dieser Modelltyp kann verwendet werden, um nicht nur ein bestimmtes Objekt zu identifizieren, sondern auch dessen genaue Position in einem Bild vorherzusagen. Für jedes Objekt, das im Bild vermutet wird, sagt das Modell auch einen rechteckigen Begrenzungsrahmen voraus, der den Standort des Objekts angibt. Dies ist sehr nützlich, wenn man nicht nur wissen muss, was im Bild ist, sondern auch die relative Position und Anzahl der Objekte. Online- und Offline-Modelle (kostenlose 30-Tage-Testversion verfügbar). SentiSight.ai bietet die Möglichkeit, Ihre Deep-Learning-Modelle sowohl online als auch offline zu nutzen. Online-Modelle können über REST API oder Webschnittstelle verwendet werden. Beide Optionen erfordern eine Internetverbindung. Eine andere Möglichkeit ist, das Bilderkennungsmodell offline herunterzuladen und zu verwenden. Ein Offline-Modell kann als kostenlose 30-Tage-Testversion heruntergeladen werden, nach der der Benutzer die Möglichkeit hat, eine Lizenz zu erwerben. Der Preis der Lizenz hängt von der Geschwindigkeit des Modells ab und ist eine einmalige Zahlung. Vorgefertigte Modelle. Zusätzlich zur Möglichkeit, selbst Bilderkennungsmodelle zu trainieren, bietet SentiSight.ai auch mehrere vorgefertigte Modelle, die ohne zusätzliches Training sofort einsatzbereit sind. Diese vorgefertigten Modelle können für mehrere Aufgaben verwendet werden, wie Inhaltsmoderation, Warenklassifikation, automatische Hashtags, Personenzählung und mehr. Bildähnlichkeitssuche. Dies ist eine weitere einsatzbereite Funktion, die es Benutzern ermöglicht, ein Bild hochzuladen und alle ähnlichen Bilder zu dieser Anfrage in ihrem Datensatz zu finden. Es ermöglicht Benutzern auch, NvN-Ähnlichkeitssuchen in ihrem Datensatz durchzuführen, bei denen alle ähnlichen Bildpaare abgerufen werden. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Objekt-Erkennung:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Benutzerdefinierte Bilderkennung:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Begrenzungsrahmen:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [NeuroTechnology](https://www.g2.com/de/sellers/neurotechnology) - **Gründungsjahr:** 1990 - **Hauptsitz:** Vilnius, LT - **Twitter:** @StockGeist (273 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/neurotechnology/ (89 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Kleinunternehmen ### 3. [Vize.ai - Custom Image Classification](https://www.g2.com/de/products/vize-ai-custom-image-classification/reviews) Vize.ai AI ist eine benutzerdefinierte Bilderkennungs- und Klassifizierungs-API, die es Entwicklern und Unternehmen ermöglicht, Bilddaten zu analysieren. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Objekt-Erkennung:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Einfache Bedienung:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Benutzerdefinierte Bilderkennung:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Begrenzungsrahmen:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Vize](https://www.g2.com/de/sellers/vize) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - KI-Technologie (1 reviews) - Anmerkungseffizienz (1 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) ### 4. [AForge.NET](https://www.g2.com/de/products/aforge-net/reviews) AForge.MachineLearning ist ein Namensraum, der Schnittstellen und Klassen für verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens enthält. **Average Rating:** 3.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Accord.NET](https://www.g2.com/de/sellers/accord-net) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Unternehmen, 50% Unternehmen mittlerer Größe ### 5. [AscenderAI](https://www.g2.com/de/products/ascenderai/reviews) Ascender AI LLC wurde 2019 von einem visionären Forschungswissenschaftler und zwei etablierten KI-Unternehmern gegründet. Braddock Gaskill, der CEO, verfügt über mehr als 25 Jahre Erfahrung in KI und maschinellem Lernen. Die Mitbegründer Mudar Yaghi und Mohammad Shihadah haben in den letzten 30 Jahren eine Reihe von wegweisenden KI-gesteuerten Unternehmen ins Leben gerufen. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Objekt-Erkennung:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Benutzerdefinierte Bilderkennung:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Begrenzungsrahmen:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Braddock Gaskill](https://www.g2.com/de/sellers/braddock-gaskill) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe ### 6. [Azure AI Video Indexer](https://www.g2.com/de/products/azure-ai-video-indexer/reviews) Azure AI Video Indexer ist ein Cloud- und Edge-Videoanalysedienst, der KI verwendet, um umsetzbare Erkenntnisse aus gespeicherten Videos zu extrahieren. Verbessern Sie die Anzeigeneinfügung, das digitale Asset-Management und Medienbibliotheken durch die Analyse von Audio- und Videoinhalten – ohne notwendige maschinelle Lernkenntnisse. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Objekt-Erkennung:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Benutzerdefinierte Bilderkennung:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Begrenzungsrahmen:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Microsoft](https://www.g2.com/de/sellers/microsoft) - **Gründungsjahr:** 1975 - **Hauptsitz:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,114,353 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Merkmale (2 reviews) - Automatisierung (1 reviews) - Gesichtserkennung (1 reviews) - Objekterkennung (1 reviews) **Cons:** - Teuer (1 reviews) - Datenschutzprobleme (1 reviews) ### 7. [Catchoom CraftAR Image Recognition & Augmented Reality](https://www.g2.com/de/products/catchoom-craftar-image-recognition-augmented-reality/reviews) CraftAR von Catchoom ist eine Bild- und Augmented-Reality-Plattform für mobile und Webanwendungen. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Objekt-Erkennung:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Einfache Bedienung:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Benutzerdefinierte Bilderkennung:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Begrenzungsrahmen:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Partium](https://www.g2.com/de/sellers/partium) - **Gründungsjahr:** 2020 - **Hauptsitz:** Philadelphia, US - **Twitter:** @partiumio (2,104 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/partium-io/ (49 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Unternehmen mittlerer Größe, 50% Kleinunternehmen ### 8. [DagsHub](https://www.g2.com/de/products/dagshub/reviews) DagsHub ist eine Plattform, die es Ihnen ermöglicht, hochwertige Datensätze für eine bessere Modellleistung zu erstellen. Eine einzige KI-Plattform zur Kuratierung von Bild-, Audio- und Dokumentendaten - automatisieren Sie Kennzeichnungs-Workflows und bewerten Sie Modelle. Unternehmen mit sensiblen Daten können auf ihrer eigenen Infrastruktur vor Ort laufen und eine vollständige KI-Plattform erhalten. Datenkuratierung - erstellen Sie die besten Datensätze. Datenannotation - annotieren Sie Ihre Bild-, Audio- und Dokumentendaten. Automatische Kennzeichnung - automatisieren Sie Ihren Annotationsfluss mit vorgefertigten Vorlagen und aktivem Lernen. Datenversionierung - versionieren Sie Ihre Datensätze für Reproduzierbarkeit. Experimentverfolgung - verfolgen Sie den Fortschritt Ihrer Experimente, verstehen Sie Trends und vergleichen Sie Ergebnisse. Modellregister - verwalten Sie Ihre Modelle und Bereitstellungen an einem Ort. Die besten Datenwissenschaftler bauen KI mit DagsHub, einschließlich Teams bei: Google, Harvard Medicine, Beewise, Macso und Mana.bio. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Objekt-Erkennung:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Benutzerdefinierte Bilderkennung:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10) - **Begrenzungsrahmen:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [DagsHub](https://www.g2.com/de/sellers/dagshub) - **Hauptsitz:** San Francisco, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/dagshub (14 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Computersoftware - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 43% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Datenverwaltung (12 reviews) - Modellverwaltung (12 reviews) - Zusammenarbeit (11 reviews) - Merkmale (10 reviews) - Integrierte Plattform (10 reviews) **Cons:** - Eingeschränkte Funktionalität (2 reviews) - Fehlerbehandlung (1 reviews) - Teuer (1 reviews) - Begrenzte Anpassung (1 reviews) - Begrenzter kostenloser Zugang (1 reviews) ### 9. [EBLearn](https://www.g2.com/de/products/eblearn/reviews) Eblearn ist eine objektorientierte C++-Bibliothek, die verschiedene maschinelle Lernmodelle implementiert, einschließlich energie-basiertem Lernen, gradientenbasiertem Lernen für Maschinen, die aus mehreren heterogenen Modulen bestehen. **Average Rating:** 3.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Objekt-Erkennung:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Benutzerdefinierte Bilderkennung:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10) - **Begrenzungsrahmen:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [EBLearn](https://www.g2.com/de/sellers/eblearn) - **Hauptsitz:** New York, NY - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe ### 10. [KBY-AI Face Recognition](https://www.g2.com/de/products/kby-ai-face-recognition/reviews) Das Face Recognition SDK ist darauf ausgelegt, effizient zu sein, mit geringem Speicherverbrauch und hoher Leistung. Diese Lösung steht für Gesichtserkennung, Gesichtserkennung, Lebendigkeitserkennung, Spoofing-Prävention, Gesichtsanpassung, Gesichtvergleich, Gesichtssuchmaschine, Gesichtsidentifikation im biometrischen Authentifizierungssystem. Wir bieten plattformübergreifende Lösungen an, einschließlich Gesichtserkennung für Android, Gesichtserkennung für iOS, Gesichtserkennung für Flutter, Gesichtserkennung für React-Native, Gesichtserkennung für Docker, Gesichtserkennung für Server (Linux/Windows). **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Objekt-Erkennung:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Benutzerdefinierte Bilderkennung:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Begrenzungsrahmen:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [KBY-AI](https://www.g2.com/de/sellers/kby-ai) - **Gründungsjahr:** 2020 - **Hauptsitz:** Essex, GB - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/kby-ai-identity-verification-sdk (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 11. [MobileEngine](https://www.g2.com/de/products/mobileengine/reviews) MobileEngine macht es Ihnen leicht, Bilderkennung zu Ihrer App hinzuzufügen. Sie stellen eine Referenzdatenbank mit Bildern bereit (z. B. Kunstwerke, Konsumgüterverpackungen, Buchcover, Katalogseiten usw.) und wenn Ihre Benutzer dieses Objekt fotografieren, findet MobileEngine Ihr passendes Referenzbild. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Objekt-Erkennung:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Benutzerdefinierte Bilderkennung:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Begrenzungsrahmen:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [TinEye](https://www.g2.com/de/sellers/tineye) - **Hauptsitz:** Toronto, CA - **Twitter:** @TinEye (7,651 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1455004/ (15 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Unternehmen mittlerer Größe, 50% Kleinunternehmen ### 12. [muse.ai](https://www.g2.com/de/products/muse-ai/reviews) muse.ai ist eine Videosuchplattform, die es jedem ermöglicht, bestimmte Momente in großen Mengen von Videos schnell zu finden. Es ist auch eine vollständige Video-Speicher- und Streaming-Plattform, die es Benutzern ermöglicht, die fortschrittlichste Videosuche in jede Website einzubetten. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 15 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [muse.ai](https://www.g2.com/de/sellers/muse-ai) - **Hauptsitz:** San Ramon, US - **Twitter:** @video_ai (1,032 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/33434227/ (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 87% Kleinunternehmen ### 13. [Partium](https://www.g2.com/de/products/partium/reviews) Die Geschichte von Partium begann im Jahr 2020 mit der Idee, ein blitzschnelles, sofortiges und zuverlässiges Sucherlebnis für alle zu schaffen, die nach Ersatzteilen suchen. Wir reduzierten die Notwendigkeit für Techniker und Nutzer von Teilekatalogen und Webshops, endlose Zeit mit der Suche nach dem richtigen Teil zu verbringen. Stattdessen helfen wir den Nutzern, das richtige Ersatzteil in Sekundenschnelle zu finden. Heute bearbeitet Partium jeden Monat Millionen von Ersatzteilsuchen und hilft unzähligen Technikern, das richtige Teil zu finden, um die Arbeit zu erledigen. Die Leistungsfähigkeit der Partium-Suche wird in Ersatzteil-Webshops, Teilekatalogen und Ersatzteilportalen auf der ganzen Welt genutzt. Unsere Kunden integrieren Partium in ihre digitalen Aftersales-Umgebungen, um ihren Nutzern das beste Sucherlebnis für Teile zu bieten und ihnen einen schnellen und bequemen Prozess zu ermöglichen, um Ersatzteile zu suchen, zu bestätigen und zu bestellen. Caterpillar, Parker, Liebherr, Deutsche Bahn, New Holland, The Home Depot, ENGEL und viele andere Unternehmen nutzen Partium, um ihren Kunden nicht nur eine großartige Suche zu bieten, sondern eine Suche, die aufgrund von Relevanz, Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit höhere Konversionsraten erzielt. Wir helfen ihren Kunden, die richtigen Teile schneller zu finden – und helfen ihnen, ihr Online-Erlebnis zu verbessern, die Konversionsraten zu erhöhen und profitables Wachstum für ihr Online-Aftersales-Geschäft zu generieren. Mit Büros in den USA, Kanada und Europa sind wir ein globales Unternehmen, das sich verpflichtet hat, die Art und Weise, wie Aftersales durchgeführt wird, zu verändern. **Average Rating:** 3.3/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Objekt-Erkennung:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Einfache Bedienung:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Benutzerdefinierte Bilderkennung:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Begrenzungsrahmen:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Partium](https://www.g2.com/de/sellers/partium) - **Gründungsjahr:** 2020 - **Hauptsitz:** Philadelphia, US - **Twitter:** @partiumio (2,104 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/partium-io/ (49 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe, 33% Kleinunternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - KI-Technologie (1 reviews) - Effizienz (1 reviews) - Benutzeroberfläche (1 reviews) **Cons:** - Eingeschränkte Suchfunktionen (1 reviews) ### 14. [Plainsight](https://www.g2.com/de/products/plainsight/reviews) Plainsight ist der führende Anbieter von bewährter Vision-KI. Durch die einzigartige Kombination aus KI-Strategie, einer Vision-KI-Plattform und Fachwissen im Bereich Deep Learning entwickelt, implementiert und überwacht Plainsight transformative Computer-Vision-Lösungen für Unternehmen. Durch das breiteste Spektrum an Managed Services und eine Vision-KI-Plattform für zentralisierte Prozesse und standardisierte Pipelines macht Plainsight Computer Vision wiederholbar und verantwortungsvoll über alle Unternehmens-Vision-KI-Initiativen hinweg. Plainsight löst Probleme, bei denen andere gescheitert sind, und befähigt Unternehmen in verschiedenen Branchen, das volle Potenzial ihrer visuellen Daten mit den geringsten Produktionsbarrieren, der schnellsten Wertschöpfung und der Überwachung für langfristigen Erfolg zu realisieren. Für weitere Informationen besuchen Sie https://plainsight.ai. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 5 **User Satisfaction Scores:** - **Objekt-Erkennung:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Benutzerdefinierte Bilderkennung:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10) - **Begrenzungsrahmen:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Plainsight](https://www.g2.com/de/sellers/plainsight) - **Gründungsjahr:** 2024 - **Hauptsitz:** Greater Seattle Area, US - **Twitter:** @PlainsightAI (1,466 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/plainsightai/ (22 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 80% Kleinunternehmen, 20% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - KI-Fähigkeiten (1 reviews) - KI-Integration (1 reviews) - KI-Modellierung (1 reviews) - KI-Technologie (1 reviews) - Innovation (1 reviews) **Cons:** - Erforderliche Fachkenntnisse (1 reviews) - Erforderliches Wissen (1 reviews) ### 15. [SentiVeillance Cluster](https://www.g2.com/de/products/neurotechnology-sentiveillance-cluster/reviews) SentiVeillance Cluster Personen- oder Fahrzeugerkennung und -verfolgung für Videoverwaltungssysteme (VMS) SentiVeillance Cluster ist eine einsatzbereite Software zur einfachen Integration von biometrischer Gesichtserkennung, Fahrzeug- und Fußgängerklassifizierung und -verfolgung sowie automatischer Kennzeichenerkennung in bestehende Videoverwaltungssysteme (VMS). Die Software analysiert Live-Video-Streams, die von einem VMS von Überwachungskameras bereitgestellt werden. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 5 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [NeuroTechnology](https://www.g2.com/de/sellers/neurotechnology) - **Gründungsjahr:** 1990 - **Hauptsitz:** Vilnius, LT - **Twitter:** @StockGeist (273 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/neurotechnology/ (89 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 60% Kleinunternehmen, 20% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Verfolgung (2 reviews) - KI-Technologie (1 reviews) - Gesichtserkennung (1 reviews) - Hilfreich (1 reviews) - Überwachung (1 reviews) **Cons:** - Schwieriges Training (1 reviews) - Teuer (1 reviews) - Ineffiziente Ressourcenverwaltung (1 reviews) - Eingeschränkte Funktionalität (1 reviews) - Begrenzter Speicherplatz (1 reviews) ### 16. [Ultralytics](https://www.g2.com/de/products/ultralytics/reviews) Ultralytics ist ein prominenter Akteur im Bereich der Vision-KI und spezialisiert sich auf fortschrittliche Computer-Vision-Lösungen durch seine innovativen YOLO (You Only Look Once) Modelle. Entwickelt, um Nutzern in verschiedenen Branchen zu helfen, ermöglicht die Technologie von Ultralytics Echtzeit-Objekterkennung und Bildanalyse, was sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen macht, die künstliche Intelligenz für eine verbesserte betriebliche Effizienz und Entscheidungsfindung nutzen möchten. Zielgerichtet auf ein vielfältiges Publikum, das Fachleute in der Fertigung, im Gesundheitswesen, im Transportwesen, in der Landwirtschaft und im Einzelhandel umfasst, richten sich die Angebote von Ultralytics an Organisationen, die KI-gesteuerte Lösungen implementieren möchten. Die Vielseitigkeit der YOLO-Modelle ermöglicht es den Nutzern, eine breite Palette von Anwendungsfällen zu adressieren, von der Automatisierung der Qualitätskontrolle in der Fertigung bis zur Verbesserung der Patientenergebnisse im Gesundheitswesen. Durch die Bereitstellung zugänglicher und effizienter KI-Tools befähigt Ultralytics Unternehmen, die Kraft der Computer Vision zu nutzen und letztendlich Innovation und Wachstum voranzutreiben. Zu den wichtigsten Merkmalen der Technologie von Ultralytics gehören ihre bemerkenswerte Geschwindigkeit und Genauigkeit bei der Bildverarbeitung, die die Analyse von 1,6 Milliarden Bildern täglich ermöglicht. Diese Fähigkeit wird durch die Möglichkeit ergänzt, täglich 5 Millionen Modelle zu trainieren, was sicherstellt, dass die Nutzer Zugang zu den aktuellsten und effektivsten KI-Tools haben. Die YOLO-Modelle sind benutzerfreundlich gestaltet, sodass Nutzer mit unterschiedlichen technischen Kenntnissen die Technologie implementieren und davon profitieren können, ohne umfangreiche Schulungen oder Ressourcen zu benötigen. Die einzigartigen Verkaufsargumente von Ultralytics liegen in seinem Engagement für KI-Zugänglichkeit und Effizienz. Durch die Bereitstellung von Open-Source-Lösungen mit umfangreicher Community-Unterstützung fördert das Unternehmen Zusammenarbeit und Innovation im KI-Bereich. Die beeindruckende Erfolgsbilanz von über 110.000 GitHub-Sternen und mehr als 100 Millionen Downloads unterstreicht die weit verbreitete Akzeptanz und das Vertrauen in die Modelle von Ultralytics. Während sich die Branchen weiterentwickeln und die digitale Transformation annehmen, bleibt Ultralytics an der Spitze und bietet hochmoderne Lösungen, die den Anforderungen einer sich schnell verändernden technologischen Landschaft gerecht werden. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Objekt-Erkennung:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Benutzerdefinierte Bilderkennung:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10) - **Begrenzungsrahmen:** 9.2/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Ultralytics](https://www.g2.com/de/sellers/ultralytics) - **Unternehmenswebsite:** https://ultralytics.com - **Gründungsjahr:** 2022 - **Hauptsitz:** 5001 Judicial Way Frederick, MD 21703, USA - **Twitter:** @ultralytics (8,234 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/ultralytics (37 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Bereitstellung Leichtigkeit (2 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (2 reviews) - Effizienz (2 reviews) - KI-Technologie (1 reviews) - Automatisierung (1 reviews) **Cons:** - Schlechte Dokumentation (2 reviews) - KI-Einschränkungen (1 reviews) - Verwirrende Dokumentation (1 reviews) - Bereitstellungsprobleme (1 reviews) - Unzureichende Lernressourcen (1 reviews) ### 17. [VizSeek Visual Search](https://www.g2.com/de/products/vizseek-visual-search/reviews) Die VizSeek-Visual-Suchmaschine ermöglicht es Ihnen, Produkte, Teile und Zeichnungen in Ihrer Datenbank mithilfe eines Fotos oder sogar einer Handskizze zu finden. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Imaginestics](https://www.g2.com/de/sellers/imaginestics) - **Hauptsitz:** N/A - **Twitter:** @VizSeek (50 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Unternehmen mittlerer Größe, 50% Kleinunternehmen ### 18. [VLFeat](https://www.g2.com/de/products/vlfeat/reviews) VLFeat ist eine Open-Source-Bibliothek, die beliebte Algorithmen der Computer Vision implementiert und sich auf Bildverständnis sowie die Extraktion und das Matching lokaler Merkmale spezialisiert. Sie umfasst Fisher Vector, VLAD, SIFT, MSER, k-means, hierarchisches k-means, agglomerative Informationsengpässe, SLIC-Superpixel, Quick-Shift-Superpixel, groß angelegtes SVM-Training und viele andere. Sie ist in C geschrieben für Effizienz und Kompatibilität, mit Schnittstellen in MATLAB für Benutzerfreundlichkeit und ausführlicher Dokumentation. Sie unterstützt Windows, Mac OS X und Linux. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Objekt-Erkennung:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Benutzerdefinierte Bilderkennung:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Begrenzungsrahmen:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [VLFeat](https://www.g2.com/de/sellers/vlfeat) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe ### 19. [ANPR / ALPR - Number Plate Reading](https://www.g2.com/de/products/anpr-alpr-number-plate-reading/reviews) Extrem genaue und schnelle KI-Kennzeichenerkennungssoftware, die speziell für diese Aufgabe mit Methoden der künstlichen Intelligenz trainiert wurde. Die Software erkennt alle Kennzeichen, die in einem Bild, d.h. einem Foto oder Videodatei, erfasst werden, und erkennt deren Inhalt, einschließlich Sonderzeichen und Registrierungsstaaten. Sie unterstützt einzeilige und mehrzeilige Nummernschilder, einschließlich ADR-Schilder mit Gefahrgutcodes. Jede neueste Version von ANPR wird immer erweitert, um neue Arten von Kennzeichen zu unterstützen, die neu auf den Markt kommen. Vorteile dieser Technologie: genaue Lokalisierung von Kennzeichen aus einer Vielzahl von Blickwinkeln, fehlerfreies Lesen auch von Daten niedriger Qualität, Erkennung von Staat/Land, Vorhersage der "unleserlich"-Flagge, Vorhersage der "verstellt"-Flagge, einschließlich ADR-Schilderlesen. Typische Anwendungen: E-Maut, Strafverfolgung, Park- und Eingangslösungen, Parkzonensysteme, Verkehrssicherheits- und Überwachungssysteme, polizeiliche und behördliche Anwendungen, Verkehrsplanungsinfrastruktursysteme, intelligente Städte und andere. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Eyedea Recognition](https://www.g2.com/de/sellers/eyedea-recognition) - **Gründungsjahr:** 2006 - **Hauptsitz:** Praha 2, CZ - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1281906/ (8 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Genauigkeit (1 reviews) - Objekterkennung (1 reviews) **Cons:** - Genauigkeitsprobleme (1 reviews) - Ungenaue Erkennung (1 reviews) ### 20. [brighter AI](https://www.g2.com/de/products/brighter-ai/reviews) Schützen Sie Identitäten. Bewahren Sie die Datenqualität. Innovieren Sie schneller. brighter AI bietet die weltweit fortschrittlichste Software zur Anonymisierung von Bildern und Videos. Wir helfen Organisationen, persönliche Daten in konforme, nutzbare Vermögenswerte für Analysen und maschinelles Lernen zu verwandeln. Unsere Deep-Learning-Lösungen gewährleisten die vollständige Einhaltung von DSGVO, CCPA und APPI, indem sie Identitäten in öffentlichen Räumen schützen – und das alles, ohne die für Videoanalysen erforderliche Datenqualität zu beeinträchtigen. Privatsphäre und Leistung, kombiniert. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 23 **User Satisfaction Scores:** - **Objekt-Erkennung:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Einfache Bedienung:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Benutzerdefinierte Bilderkennung:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Begrenzungsrahmen:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [BrighterAi](https://www.g2.com/de/sellers/brighterai) - **Gründungsjahr:** 2017 - **Hauptsitz:** Berlin, Germany - **Twitter:** @brighterAI (636 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/18144227 (30 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 48% Kleinunternehmen, 26% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - KI-Technologie (1 reviews) - Datenschutz (1 reviews) - Einfache Einrichtung (1 reviews) - Qualitätskontrolle (1 reviews) **Cons:** - Komplexität (1 reviews) - Mangel an Anleitung (1 reviews) - Nicht benutzerfreundlich (1 reviews) ### 21. [CloudSight API](https://www.g2.com/de/products/cloudsight-api/reviews) Cloudsight ist eine Bilderkennungs-API, die ein echtes Verständnis für Ihre digitalen Medien bietet. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [CloudSight](https://www.g2.com/de/sellers/cloudsight) - **Gründungsjahr:** 2012 - **Hauptsitz:** Los Angeles, US - **Twitter:** @CloudSightAPI (222 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** http://www.linkedin.com/company/cloudsight-inc (11 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe ### 22. [CompreFace](https://www.g2.com/de/products/compreface/reviews) CompreFace ist ein kostenloser Gesichtserkennungsdienst von Exadel, der einfach in jedes System integriert werden kann, indem eine einfache REST-API verwendet wird. CompreFace startet schnell mit einem Docker-Befehl und kann von jedem Entwickler ohne vorherige Kenntnisse im maschinellen Lernen genutzt werden. Wir verwenden eine der beliebtesten Gesichtserkennungsmethoden, die auf tiefen neuronalen Netzwerken basiert, und bieten eine praktische API für das Training von Face Collections und die Gesichtserkennung. Wir bieten auch ein praktisches Rollensystem, mit dem Sie leicht kontrollieren können, wer Zugriff auf die Face Collection hat. Jeder Benutzer kann mehrere Face Collections erstellen, die auf verschiedenen Personengruppen trainiert sind. Die Vorteile von CompreFace sind: 1. Open-Source-Code und vollständig vor Ort (Sicherheit Ihrer Daten) 2. Schneller Start mit einem Docker-Befehl 3. Kann ohne Kenntnisse im maschinellen Lernen eingerichtet und verwendet werden 4. CompreFace verwendet eine der beliebtesten Gesichtserkennungsmethoden mit hoher Genauigkeit bei der Gesichtserkennung. Das System zeigt ausreichende Genauigkeit, selbst wenn nur ein Beispiel für jedes Gesicht verwendet wird. 5. UI-Panel mit Rollen für die Zugangskontrolle **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Objekt-Erkennung:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Benutzerdefinierte Bilderkennung:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Begrenzungsrahmen:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Exadel inc.](https://www.g2.com/de/sellers/exadel-inc) - **Gründungsjahr:** 1998 - **Hauptsitz:** Walnut Creek, California, United States - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/exadel (1,808 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 23. [CoreViz Lab](https://www.g2.com/de/products/coreviz-lab/reviews) Ermöglicht es Teams, Organisationen und Regierungen, große Bild- und Videodatensätze mit visueller KI zu durchsuchen und zu analysieren. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [CoreViz](https://www.g2.com/de/sellers/coreviz) - **Gründungsjahr:** 2024 - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/105614537 (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Genauigkeit (1 reviews) - KI-Technologie (1 reviews) - Merkmale (1 reviews) **Cons:** - Teuer (1 reviews) ### 24. [DeepSight](https://www.g2.com/de/products/deepsight/reviews) Wir sind bestrebt, die intelligente Fertigung mit führender KI-Technologie, maschinellem Sehen und Automatisierungsfähigkeiten zu stärken, herausfordernde industrielle Qualitätsinspektionsprobleme zu lösen und Unterstützung für die intelligente und digitale Transformation und Aufrüstung der Fertigungsindustrie zu bieten. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Objekt-Erkennung:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Benutzerdefinierte Bilderkennung:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Begrenzungsrahmen:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [DeepSight](https://www.g2.com/de/sellers/deepsight) - **Gründungsjahr:** 2017 - **Hauptsitz:** shanghai, CN - **LinkedIn®-Seite:** http://www.linkedin.com/company/deepsightinc (11 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe ### 25. [EasyPicky](https://www.g2.com/de/products/easypicky/reviews) EasyPicky hat eine sofortige Bilderkennungstechnologie per Video entwickelt, die Planogrammüberprüfungen im Geschäft von jedem eingebetteten System ohne Internetverbindung beschleunigt, erleichtert und verbessert. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Objekt-Erkennung:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Benutzerdefinierte Bilderkennung:** 5.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Begrenzungsrahmen:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [EasyPicky](https://www.g2.com/de/sellers/easypicky) - **Gründungsjahr:** 2017 - **Hauptsitz:** Montpellier, FR - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/easypicky (35 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ## Parent Category [Tiefenlernsoftware](https://www.g2.com/de/categories/deep-learning) ## Related Categories - [Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [MLOps-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/mlops-platforms) - [Datenkennzeichnungssoftware](https://www.g2.com/de/categories/data-labeling) --- ## Buyer Guide ### Was Sie über Bilderkennungssoftware wissen sollten ### Was ist Bildverkennungssoftware? Bildverkennungssoftware, auch bekannt als Computer-Vision-Software, gibt Benutzern die Möglichkeit, Bilder einzugeben und Daten in Form eines Labels zurückzuerhalten. Dieser Prozess, der durch [maschinelles Lernen (ML)](https://www.g2.com/categories/machine-learning) durchgeführt wird, ermöglicht es Endbenutzern, ein Verständnis für Bilder zu erlangen, das sie mit bloßem Auge möglicherweise nicht erreichen könnten. Da Videos im Wesentlichen aus einer Reihe von Bildern bestehen, kann Bildverkennungssoftware auch zur Analyse von Video-Feeds verwendet werden. Die möglichen Anwendungen dieser Technologie sind breit gefächert und vielfältig. Zum Beispiel können Gesundheitsfachleute sie verwenden, um zu beurteilen, ob ein Tumor bösartig oder gutartig ist. Darüber hinaus können Automobilunternehmen Bildverkennungssoftware nutzen, um die Entwicklung selbstfahrender Autos voranzutreiben, da die Bildverkennung dem Auto ermöglicht, „zu sehen“, indem sie Labels für das bereitstellt, was die Kamera des Autos erfasst. Ein weiteres beliebtes Anwendungsbeispiel ist die Bildsuche, bei der Benutzer ein Bild eines Objekts aufnehmen und als Ergebnis Suchergebnisse erhalten können. Einzelhändler können dies als Alternative zur Textsuche verwenden. Schließlich nutzt Gesichtserkennungssoftware die Bildverkennung: Der Algorithmus nimmt ein Gesicht als Eingabe und liefert Informationen als Ausgabe. Wichtige Vorteile der Bildverkennungssoftware - Benutzer befähigen, durch Labeling ein Verständnis für Bilder zu erlangen - Endbenutzern die Möglichkeit geben, Bilddaten zu interpretieren - Intelligentere Anwendungen mit Computer-Vision-Fähigkeiten erstellen ### Warum Bildverkennungssoftware verwenden? Geschäftsanwendungen mit Bildverkennungsfunktionen bieten Endbenutzern die Werkzeuge, die sie benötigen, um erfolgreich zu sein. Zum Beispiel, wenn ein Einzelhandelsunternehmen eine intelligentere Suchfunktion aufbauen oder eine medizinische Einrichtung ihre Fähigkeiten zur Krankheitsdetektion verstärken möchte, können Bildverkennungsalgorithmen oder -software zur Rettung kommen. **Engagierte Benutzer —** Die Integration von Bildverkennung in Anwendungen führt zu höherer Produktivität für Endbenutzer, da sie die Bilder innerhalb der von ihnen verwendeten Anwendung interpretieren können. **Bessere Anwendungen —** Benutzer verbringen mehr Zeit mit der Nutzung von Anwendungen, wenn diese mit Bildverkennungsfunktionen verbessert werden, was zu erhöhter Produktivität und besserem Einsatz der Anwendungen führt. **Kosten senken —** Der Aufbau einer robusten Bildverkennungsfunktion kann ein kostspieliges Unterfangen sein und könnte eine beträchtliche Zeit in Anspruch nehmen. Während diese Software möglicherweise zusätzliche Entwicklungsarbeit auf lange Sicht erfordert, hilft sie Unternehmen, Geld zu sparen und Erkenntnisse zu gewinnen. ### Wer nutzt Bildverkennungssoftware? Bilder sind nur Pixel. Infolgedessen können wir mit dem Fortschritt von KI-Techniken wie Deep Learning die Bedeutung hinter diesen Pixeln durch fortschrittliche Computer-Vision-Techniken erfassen. Dank der oben genannten Technologie stehen Bildanalyse und bildbasierte Erkenntnisse vielen offen. Es gibt jedoch immer noch spezifische Positionen, die diese Software mehr als andere nutzen. **Softwareentwickler —** Entwickler, die die nächste Generation von Produkten und Dienstleistungen schaffen möchten, können Bildverkennungssoftware verwenden, um Computer-Vision-Fähigkeiten in ihre Anwendungen zu integrieren, einschließlich Objekterkennung, Gesichtserkennung, Bildsuche und mehr. **Vermarkter —** Bildverkennungslösungen können Vermarktern, die den Einfluss und die Reichweite ihrer Marke verstehen möchten, Einblicke in Bilder bieten. Zum Beispiel kann ein Marketingfachmann die Technologie verwenden, um sein Logo auf sozialen Medienplattformen zu erkennen und zu verfolgen. **Gesundheitsfachleute —** Da die Gesundheitsbranche digitaler wird und Bildverkennungstechniken in der Branche an Bedeutung gewinnen, wird es für Ärzte einfacher, schnell Krankheiten zu identifizieren und zu diagnostizieren, um schnelle, genaue klinische Entscheidungen zu unterstützen. **Einzelhändler —** Bildsuche ist die neue Textsuche. Infolgedessen bauen intelligente Einzelhändler Anwendungen mit Bildverkennungsgesteuerter Suche auf, um Endbenutzern ein leistungsstärkeres Sucherlebnis zu bieten. ### Arten von Bildverkennungssoftware Durch die Verwendung von Bildverkennungssoftware können Benutzer Bilder besser verstehen und die darin enthaltene Bedeutung freischalten. Infolgedessen können sie wichtige Geschäftsentscheidungen treffen, bessere Anwendungen erstellen und die Funktionalität bestehender Tools verbessern. **Bildrestaurierung —** Verwendet maschinelles Lernen, um die Qualität von Bildern durch Techniken wie die Verbesserung des Fokus und die Reduzierung von Unschärfe zu verbessern. **Objekterkennung —** Ermöglicht die Erkennung von Objekten oder Objektklassen für entweder vorgegebene oder erlernte Objekte. **Szenenrekonstruktion —** Bei gegebenen Bildern einer Szene oder eines Videos berechnet die Szenenrekonstruktion ein 3D-Modell einer Szene. **Bewegungsanalyse —** Verarbeitet Videos oder Bildsequenzen, um Objekte oder Personen zu verfolgen. ### Funktionen der Bildverkennungssoftware Bildverkennungssoftware verfügt in der Regel über eine Vielzahl von Funktionen, einschließlich Bildbeschriftung, Texterkennung und mehr. Diese Funktionen helfen Endbenutzern, ihre Bilder besser zu verstehen und Erkenntnisse zu gewinnen. Die folgenden Funktionen sind in vielen Bildverkennungssoftware-Angeboten zu finden. **Bildbeschriftung —** Bildverkennungssoftware ermöglicht es Benutzern, Objekte in einem Bild zu identifizieren und kann helfen, Labels für diese erkannten Objekte bereitzustellen. Robustere Lösungen ermöglichen es Benutzern, benutzerdefinierte Labels zu erstellen, sodass sie die Labels an ihre spezielle Branche oder ihren Anwendungsfall anpassen können. Durch das Training des maschinellen Lernmodells mit Daten kann die Software Objekte basierend auf diesen eingegebenen Labels genau erkennen. **Texterkennung —** Viele Bildverkennungstools erkennen Text und können ihn in ein maschinenlesbares Format übersetzen. **Gesichtserkennung —** Nimmt ein Bild eines Gesichts und liefert die Identität der Person als Ausgabe. **Erkennung unangemessener Inhalte —** Ermöglicht die Moderation von Bildern und Videos durch die Identifizierung potenziell unangemessener oder unsicherer Inhalte. Weitere Funktionen der Bildverkennungssoftware umfassen: [APIs & SDKs](https://www.g2.com/categories/image-recognition/f/apis-sdks), [Maschinelle Lernbibliotheken & Frameworks](https://www.g2.com/categories/image-recognition/f/machine-learning-libraries-frameworks), [On Device & Edge](https://www.g2.com/categories/image-recognition/f/on-device-edge), [Betrieb](https://www.g2.com/categories/image-recognition/f/operations), [Plattform](https://www.g2.com/categories/image-recognition/f/platform), [Einzelhandel](https://www.g2.com/categories/image-recognition/f/retail) und [Sicherheit](https://www.g2.com/categories/image-recognition/f/security). ### Trends im Zusammenhang mit Bildverkennungssoftware Mit Bildverkennungsfähigkeiten hat der Benutzer die Möglichkeit, die Bilder zu verstehen und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Es gibt einige wichtige Trends, die dies vorantreiben. **Maschinelles Lernen —** Ohne maschinelles Lernen oder die Fähigkeit von Computern, Muster in Daten zu entdecken und daraus umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, wäre Bildverkennung nichts. Die Verbesserung und der Fortschritt des maschinellen Lernens korrelieren direkt mit dem Erfolg der Bildverkennung. **Bildsuche —** Wie bereits erwähnt, ist Text nicht der einzige Weg, wie Benutzer Daten abfragen und nach dem suchen können, was sie suchen. Mit der Bildsuche, die durch Bildverkennung unterstützt wird, können Benutzer ein Bild eines Objekts aufnehmen und umsetzbare Erkenntnisse, Produktempfehlungen und mehr erhalten. ### Potenzielle Probleme mit Bildverkennungssoftware **Plan für die Einführung —** Zu Beginn mögen Bildverkennungstools nicht für alle Mitarbeiter wertvoll erscheinen – Endbenutzer könnten Schwierigkeiten haben, die Lösungen zu übernehmen. Daher ist es wichtig, dass Unternehmen einen Plan haben, um die Benutzerakzeptanz zu fördern und zu unterstützen. **Markteinführungszeit —** Wie bei jeder Softwareimplementierung ist es wichtig, darüber nachzudenken, wie lange die Implementierung dauern wird. Es ist wichtig, verwandte Software zu berücksichtigen, die ein Unternehmen möglicherweise benötigt, wie z.B. [Datenintegrationssoftware](https://www.g2.com/categories/data-integration). **Datensicherheit —** Machen Sie die Datensicherheit nicht zu einem nachträglichen Gedanken. Unternehmen müssen Sicherheitsoptionen in Betracht ziehen, um sicherzustellen, dass die richtigen Benutzer die richtigen Daten sehen. Sie müssen auch Sicherheitsoptionen haben, die es Administratoren ermöglichen, verifizierten Benutzern unterschiedliche Zugriffsebenen auf die Plattform zuzuweisen. **Bildmanipulation —** Der Aufstieg fortschrittlicher Computer-Vision-Algorithmen hat ein erhöhtes Risiko für fortschrittliche Bildmanipulationen wie Deepfakes mit sich gebracht. Durch die Verwendung von Techniken wie Generative Adversarial Networks können böswillige Akteure lebensechte Videos und Bilder erstellen, die fast nicht von der Realität zu unterscheiden sind. ### Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit Bildverkennungssoftware Die folgenden Lösungen können in Verbindung mit den Produkten in dieser Kategorie verwendet werden, um die umfassendsten Berichte zu erstellen. [**Anwendungsentwicklungssoftware**](https://www.g2.com/categories/application-development) **—** Bildverkennungstools können zusammen mit Anwendungsentwicklungstools verwendet werden, um mit Computer-Vision angereicherte Lösungen zu erstellen. Entwickler verwenden in der Regel eine Art von [Anwendungsentwicklungssoftware](https://www.g2.com/categories/application-development), wie z.B. [Mobile-Entwicklungssoftware](https://www.g2.com/categories/mobile-development) oder [Rapid Application Development (RAD) Software](https://www.g2.com/categories/rapid-application-development-rad), um diese Bildverkennungsfähigkeiten zu integrieren. [**Speichermanagement-Software**](https://www.g2.com/categories/storage-management) **—** Es gibt eine Vielzahl von Lösungen zum Speichern, Organisieren und Teilen großer Datenmengen, die später von Bildverkennungstools abgerufen und analysiert werden können. Dies umfasst alles von [Objektspeicher-Software](https://www.g2.com/categories/object-storage) bis hin zu branchenspezifischen Lösungen wie [vendor-neutral archives (VNA) Software](https://www.g2.com/categories/vendor-neutral-archives-vna) für das Gesundheitswesen. [**E-Commerce-Software**](https://www.g2.com/categories/e-commerce) **—** [E-Commerce-Plattformen](https://www.g2.com/categories/e-commerce-platforms) und Unternehmen nutzen Bildverkennung, um Suchfunktionen zu verbessern und verschiedene Produkte basierend auf ihrem Aussehen miteinander zu verbinden. Zum Beispiel können [Produktinformationsmanagement (PIM) Tools](https://www.g2.com/categories/product-information-management-pim), die eine Reihe von Prozessen und Tools sind, die die Produktinformationen eines E-Commerce-Geschäfts zentralisieren und verwalten, genutzt werden, um Computer-Vision-Algorithmen zu unterstützen. Ein Online-Geschäft, das personalisierte Inhalte oder Suchergebnisse für den Verbraucher anbieten möchte, kann eine Kombination aus [E-Commerce-Personalisierungssoftware](https://www.g2.com/categories/e-commerce-personalization) mit Bildverkennung verwenden, um diesen personalisierten Touch zu bieten. [**Gesundheitssoftware**](https://www.g2.com/categories/health-care) **—** Medizinische Fachleute können von der Bildverkennungstechnologie profitieren, indem sie sie nutzen, um medizinische Bilder zu interpretieren. Zum Beispiel kann [Radiologie-Software](https://www.g2.com/categories/radiology), die für die Verwaltung medizinischer Bildgebungsaktivitäten verwendet wird, erheblich von Bildverkennungssoftware profitieren, da sie Ärzten leistungsstärkere Diagnosewerkzeuge bietet. Darüber hinaus könnte [klinische Dokumentationssoftware](https://www.g2.com/categories/clinical-documentation) relevant sein, wenn einige der Informationen und Daten, die zwischen medizinischen Fachleuten geteilt und gespeichert werden, bildbezogen sind. [**Optische Zeichenerkennung (OCR) Software**](https://www.g2.com/categories/ocr) **—** OCR-Software, auch als Dokumentenerfassungssoftware bezeichnet, ist darauf ausgelegt, verschiedene Arten von Dokumenten zu scannen, den Inhalt dieser Dokumente zu verarbeiten und umsetzbare Daten zu extrahieren.