Investiga soluciones alternativas a Microsoft Computer Vision API en G2, con reseñas reales de usuarios sobre herramientas competidoras. Otros factores importantes a considerar al investigar alternativas a Microsoft Computer Vision API incluyen content. La mejor alternativa general a Microsoft Computer Vision API es Google Cloud Vision API. Otras aplicaciones similares a Microsoft Computer Vision API son OpenCV, Amazon Rekognition, Clarifai, y SimpleCV. Se pueden encontrar Microsoft Computer Vision API alternativas en Software de reconocimiento de imágenes pero también pueden estar en Emotion AI Software o en Software de etiquetado de datos.
La API de Google Cloud Vision permite a los desarrolladores comprender el contenido de una imagen encapsulando potentes modelos de aprendizaje automático en una API REST fácil de usar. Aprovechando nuestra API, los desarrolladores pueden construir rápidamente aplicaciones capaces de clasificar imágenes en miles de categorías (por ejemplo, "velero", "león", "Torre Eiffel"), detectar objetos y rostros individuales dentro de las imágenes, construir metadatos en el catálogo de imágenes, moderar contenido ofensivo, habilitar nuevos escenarios de marketing a través del análisis de sentimiento de imágenes, y más.
OpenCV es una herramienta que tiene interfaces en C++, C, Python y Java y es compatible con Windows, Linux, Mac OS, iOS y Android para la eficiencia computacional y con un fuerte enfoque en aplicaciones en tiempo real, escrita en C/C++ optimizado, la biblioteca puede aprovechar el procesamiento multinúcleo y está habilitada para aprovechar la aceleración de hardware de la plataforma de cómputo heterogénea subyacente.
Amazon Rekognition facilita agregar análisis de imágenes y videos a tus aplicaciones. Puede identificar los objetos, personas, texto, escenas y actividades, o cualquier contenido inapropiado de una imagen o video.
SimpleCV es un marco de código abierto para construir aplicaciones de visión por computadora, el usuario puede acceder a varias bibliotecas de visión por computadora de alto rendimiento como OpenCV sin tener que aprender sobre profundidades de bits, formatos de archivo, espacios de color, gestión de búferes, valores propios o almacenamiento de matrices frente a mapas de bits.
scikit-image es una colección de algoritmos para el procesamiento de imágenes.
Una plataforma de anotación basada en la nube de extremo a extremo, con herramientas integradas y automatizaciones para producir conjuntos de datos de alta calidad de manera más eficiente.
Extraer, transformar, cargar para visión por computadora. Tus conjuntos de datos en cada formato. Equilibrados, etiquetados, versionados.
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) aprendizaje profundo para ciencia de datos e investigación para diseñar rápidamente redes neuronales profundas (DNN) para tareas de clasificación de imágenes y detección de objetos utilizando visualización del comportamiento de la red en tiempo real.
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