Logiciel de reconnaissance d'images - Applications les plus populaires
Les logiciels de reconnaissance d'images, également appelés vision par ordinateur, permettent aux applications d'interpréter des images ou des vidéos. Il traite les images en entrée et génère des sorties telles que des étiquettes ou des cadres de délimitation via des algorithmes de vision par ordinateur. Il englobe diverses fonctions telles que la restauration d'images, la reconnaissance d'objets et la reconstruction de scènes, généralement intégrées dans des applications intelligentes. Les data scientists utilisent des logiciels de reconnaissance d'images pour former des modèles, tandis que les développeurs intègrent des fonctionnalités de reconnaissance d'images dans leur logiciel. Le format d'accès à ce logiciel varie en fonction des besoins des utilisateurs, allant des bibliothèques ou frameworks d'apprentissage automatique aux API, SDK ou plates-formes de bout en bout. Il est essentiel de distinguer les logiciels de reconnaissance d'images des outils associés. Bien que les plateformes de science des données et d’apprentissage automatique offrent des fonctionnalités pour la formation de modèles de vision par ordinateur, elles ont des objectifs plus larges. De plus, la reconnaissance d’images, bien qu’elle soit une forme d’apprentissage automatique, se distingue des autres capacités d’apprentissage automatique telles que les moteurs de recommandation ou la reconnaissance de formes. Les logiciels de reconnaissance de texte appartiennent à la catégorie Reconnaissance optique de caractères (OCR). Bien que de nombreux logiciels de reconnaissance d'images répondent à plusieurs objectifs, certains se spécialisent dans des domaines spécifiques tels que la détection de logos, la reconnaissance faciale, la détection d'objets ou la détection de contenu explicite. Ils peuvent gérer uniquement des fichiers image ou à la fois des images et des vidéos. De plus, même si la plupart fonctionnent dans le cloud, certains prennent en charge le traitement en périphérie ou sur l'appareil. Pour être inclus dans la catégorie Reconnaissance d’images, un produit doit : * Proposer un algorithme d'apprentissage en profondeur adapté à la reconnaissance d'images. * Interface avec des pools de données d'images pour apprendre des fonctions ou des solutions spécifiques. * Acceptez les données d'image en entrée et fournissez une solution en sortie. * Activez les capacités de reconnaissance d'image pour d'autres applications, processus ou services.
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