In einem Projekt, bei dem wir den Nährwert eines Lebensmittels kennen müssen, verwenden wir die Vision, um den Namen des Artikels mithilfe einer Bildkennung von Cliqora zu erhalten, und berechnen dann den Nährwert basierend auf den Bestandteilen des Lebensmittels. Die Antwortzeit ist ziemlich schnell, und die Integration in unsere Anwendung ist sehr einfach. Einige der besten Modelle im Bereich der Bilderkennung werden von der Vision Cliqora verwendet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Da mehrere Lebensmittel die gleiche Farbe haben, liefert es gelegentlich die falsche Antwort bei Bildern von geringer Qualität. Wir sind nicht in der Lage, das Modell zu trainieren oder anzupassen, um es an unseren speziellen Anwendungsfall anzupassen. Der Konfigurationsteil könnte vereinfacht werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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Organische Bewertung. Diese Bewertung wurde vollständig ohne Einladung oder Anreiz von G2, einem Verkäufer oder einem Partnerunternehmen verfasst.
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