معركة سابقة · 2024-02-05 UTC
Computer Vision مواجهة — 5 فبراير 2024
من فئة Computer Vision. 27 علامات موزعة على 8 متنافسين. Trickle نال التاج.
الترتيب النهائي
التشكيلة
المتنافسون
ملفات تعريف كل أداة تنافست في هذه المعركة، مرتبة حسب الدرجة النهائية.
تريكِل هو منصة تتيح للمستخدمين إنشاء تطبيقات ومواقع ويب ووكلاء AI من خلال إدخال جمل اللغة الطبيعية. تم تصميم المنصة لتتلاءم مع المستخدمين غير التقنيين وتتيح لهم نشر ومشاركة تطبيقاتهم المبنية على AI بسهولة.
تفصيل المعايير
- توليد تطبيقات اللغات الطبيعة
- بناء एजنت أيه آي
- محرر مرئي للاستمرار في التعديلات
- نشر وعقار واحد بسهولة
- قوائم شائعة للاستخدام
- التكامل مع بيانات خارجية و API
DeepFace AI هو إطار عمل بلغة بايثون مصمم للتعرف على الوجه وتحليل السمات. يدعم مجموعة من نماذج الحالة المتقدمة، مما يتيح للمطورين الاستفادة من نقاط القوة في مختلف البنى المعمارية لتطبيقاتهم المحددة. الإطار موجه للمطورين والباحثين الذين يحتاجون إلى تحليل سمات الوجه مثل العمر، الجنس، والعواطف، أو تنفيذ مهام التحقق من الهوية وتحديد الهوية. من خلال توفير واجهة موحدة لعدة نماذج، يبسّط DeepFace AI عملية دمج قدرات تحليل الوجه في التطبيقات. تتضمن قدرات DeepFace AI اكتشاف الوجه، ومحاذاته، وتمثيله، بالإضافة إلى تحليل السمات والتعرف على الوجوه. يمكن استخدامها في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك الأمن، والمراقبة، وتحليل وسائل التواصل الاجتماعي. يدعم الإطار عدة نماذج مما يتيح للمطورين اختيار النموذج الأنسب لمهمتهم المحددة، مع مراعاة عوامل مثل الدقة، والسرعة، والموارد الحاسوبية. إحدى القدرات البارزة لـ DeepFace AI هي دعمه لمجموعة واسعة من النماذج، بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وغيرها من هياكل التعلم العميق. يتيح ذلك للمطورين تجربة نماذج مختلفة واختيار الأنسب لاحتياجاتهم. بالإضافة إلى ذلك، يوفر الإطار API بسيطًا وبديهيًا، مما يجعل من السهل دمج قدرات تحليل الوجه في التطبيقات. بشكل عام، DeepFace AI هو أداة قوية للتعرف على الوجوه وتحليل السمات، وتقدم حلاً مرنًا وقابلًا للتوسع للمطورين والباحثين. ومع ذلك، تعتمد فعاليته على جودة بيانات الإدخال والنموذج المختار، وقد يتطلب موارد حوسبة كبيرة للتطبيقات على نطاق واسع.
تفصيل المعايير
- تحليل السمة الواقعة
- دعم نموذج متعدد
- التعرف على الوجه في الوقت الفعلي
- API بايثوني لتسهيل التكامل
- توافق عبر الأنظمة
Segment Anything Model (SAM)
اكتشف قوة معالجة الصور AI في جوهرنا: نموذج SAM بواسطة ميتا الذكاء الاصطناعي
Segment Anything Model (SAM) هي نظام فصل الصور مفتوح تم تطويره بواسطة Meta AI Research. ومع ذلك، عند تقديم صورة وبإدخال واضح جدًا مثل نقطة أو مربع أو قناع عادي، يمكن أن ينتج نظام الفصل الحالي مستطيلات فصل عالية الجودة للعناصر التي تختارها، دون الحاجة لتدريب معين لاجتهاد. تم تدريب SAM على dataset SA-1B، الذي يحتوي على أكثر من مليار كشف عن الحدود على 11 مليون صورة، مما يؤدي إلى استمراريه الوجهة الذاتية للاستيعاب العام. يمكن دمجه في خطوط رؤية الحاسوب للأنشطة مثل التصنيف، التحرير الصور، الرعاية الصحية، robotics، AR/VR، وتحليل العلوم. تم إصدَر البرنامج والقاعدة البيانات تحت شروط مسالمة ، مما جعل SAM حجر بناءً شائعًا لعالمي البحوث والإنماء الذين يحتاجون إلى تركيب متموج بشكل دائم دون تدريب نموذج خاص من البداية.
تفصيل المعايير
- قاعدة بيانات ذات المصدر المفتوح ونقاط قوة SAM.
- دمج مع مكتبات بايثون الرسمية.
- قدرات التقسيم الفوري عبر واجهة برمجة التطبيقات.
- دعم تنسيقات الترويج بواسطة النقاط أو المربعات.
- معالجة على الصورة بأكملها.
- معالجة العينات الكبيرة.
هو Autoware ، هي حزمة برمجية حرة مفتوحة المصدر للسيطرة الذاتية على السيارات مصممة لتشغيل سيارات السحب الذاتية في مجموعة واسعة من التطبيقات، من السيارات الشخصية إلى الشاحنات والمركبات الصنعية . مدعومة بنواة ROS، توفر وحداتاً للتماسك والتحديد والسيطرة والتخطيط، حيث تقدم للمطورين أساسًا شاملًا لأبحاث الاستقلالية وتنفيذها. تتناول المنصة، والتي يتمتع ببعض الإداريين بالفندق وتأريخها للمنهاج الحالي، دعم من المجتمع العالمي للمتطوعين والمتطوعات ومركزها الحاصل على المناصيب الضرورية، يستخدمها المعاهد الجامعية والشركات الصغيرة والناشئة والشركات السيارات المعتمدة. ويرسم هذا التصميم الطولي للصقوف والأطراف، الذي تتمتع به المنصة، مسارا للفريق لإجراء الاستبدال بالعقود ، والمشاركة بالأجهزة المخصصة ، والتكيف بمربعات الأوضاع المادية. وتهدف المنصة إلى تلبية الحاجات الناشئة والتكنولوجيا المتطورة وتعظيم كفاءة التطبيق وتعزيز التخصيص في المنصة لتنفيذ أنظمة المراقبة والمشروع الإحتياطي والتنمية المستدامة. أنه يكون متاحًا كتطبيق مفتوح المصدر ، يقلل Autoware من عوائق دخول تطوير المركبة الذاتية autonomy ويدعو إلى التعاون المشترك على البرمجيات الحرجة لسلامة الملاحة
تفصيل المعايير
- الاستشعار باستخدام اندماج الليدار والكاميرا ورادار
- دعم تحديد الموقع وخريطة عالية الدقة
- وحدات تخطيط المهمة والحركة
- واجهات تحكم المركبات
- أدوات المحاكاة والاختبار
- توافق ROS 2
YOLO (You Only Look Once)
YOLO (ترى فقط مرة واحدة) - كشف الكائنات الفوري وتحديد مسارات الأشخاص والمركبات أو العناصر المثيرة للاهتمام في البث المباشر لكاميرات المراقبة
هيئة YOLO (كُن تَدَمُغ بِضَمٍ حَسَبَ وَصْفِها ) مجموعة من أَلْغُورَمَاتِ تَعَدّي الأَجسامِ مُصَمّمةٌ للِخَطَأِ والِعَجَلِ. تَختَلِفُ في هَذا الِخِطابِ الِسِياساتِ التّقليدِيَّةَ التّي تَأَمَلُ مُودِلاً عَلى صُورَةٍ فِي مَواضِعٍ مُتعدِدة وَمِلّاتِ نِسبِيَّةٍ، يَحولُ YOLO تَعَدّي أَجسامٍ إِلى مُشكَلَةٍ وَاحِدةٍ مَستَفيضة التّفاصيل، حيث تُقَدَّمُ خارِطاتُ الحُدُودِ والِاحتمالاتُ الدّاخليَّةُ لِفَيضٍ وَاحِدٍ مَعمُولٍ بِهِ شَرَفَ الشبكةِ الِحِجائِرِيَّةِ. يعد هذا المفهوم من الأنظار خاصةً متناسباً مع التطبيقات الحقيقية الوقت، مثل التحليل الفيديو، المركبات الذاتية، الروبوتات، المراقبة، والواقع المحسّن. الإصدارات المتلاحقة (YOLOv3, v5, v7, v8, و الخلاّف) تحسّن الدقة، توسيع دعم المهام إلى التجزئة وقيمة التقدير، والمحافظة على إطار العمل لإعجابه بالأداء السريع للتحليل. تعد YOLO من بين الإدخالات الشائعة بين المحترفين والمطورين نتيجة لتطبيقاتها المفتوحة المصدر والمجتمع النشط وتوازنها بين دقة обнаружية المكونات وسرعة المعالجة في المنصات GPU وكذلك أجهزة الحواف.
تفصيل المعايير
- التكنولوجيا الأحادية الجانب للكشف عن الأجسام
- تنبؤ نطاق الحد الأقصى وتحليل احتمالية الفئة
- دعم المهام مثل الكشف، والتفرقة، والتحديد الوضع
- الإصدارات الموجودة مسبقا على datasets الشائعة مثل COCO
- القدرة على التطبيق على أجهزة GPU ، CPU، والأجهزة الإدارية
- التدريب المخصص على datasets المستخدم
EtechStars
تطوير مستقبل التنقل: شركة تكنولوجيا ذكاء اصطناعي تعتمد على المركبات الذاتية.
EtechStars هي شركة سيارات ذاتية القيادة تعتمد على الذكاء الاصطناعي تركز على تطوير المركبات المستقلة التي تهدف إلى جعل النقل أكثر أمانًا وكفاءة وميسورة. توحد الشركة بين تقنيات التعلم الآلي والرؤية الحاسوبية ودمج الحساسات لتمكين المركبات من استشعار بيئتها واتخاذ قرارات القيادة في الوقت الفعلي. من خلال الاستهداف المتزامن للتنقل الشخصي وتطبيقات النقل التجاري، يضع EtechStars نفسه ضمن الجهود العريضة لخفض الحوادث الناجمة عن الإنسان وتخفيف الازدحام المروري وخفض تكاليف النقل. ي涵ي عمله برامج تعليم القيادة 自動ية ودمج المركبات والبنية التحتية للبيانات اللازمة لتدريب وتصديق أنظمة القيادة الذاتية.
تفصيل المعايير
- أنظمة القيادة الذاتية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي
- تكنولوجيا الرؤية الحاسوبية والاندماج الحساس
- خوارزميات اتخاذ القرارات الفورية للقيادة
- تكامل أنظمة القيادة الذاتية مع المركبات
- البنية التحتية للبيانات لتدريب والتحقق من صحة نماذج القيادة الذكية
PrompTale AI
منصة الذكاء الصناعي لقصص الذكاء الصناعي التي تحول الأفكار السردية إلى محتوى تجاري مدعوم بتقنية بلوكتشين للتسجيل الرقمي لحقوق الملكية.
هذا PrompTale AI هي منصة إبداع محتوى تساعد الكتّاب والمؤسّسين التسويقيين والمبدعين على تحويل الأفكار القائمة على الطبع للعملاء المتقدمين والجذّائبيّين. تجمع هذه المنصة بين أليّة إبداع جينيّ تُستَنفِد للمصنع وإعادة التّأصيل للأوضاع الروحانيّات مع البلوكشين لمزامنة المُنشؤ وتحصيل حقوق الصّرف العقلّيّ. يشكل المنصة وجهة لأولئك المستخدمين الذين يرغبون في تحقيق أرباح من إنتاجاتهم الفنية، ووفقًا لذلك توفر منصة PrompTale أدوات تعمل بالتعاون في الكتابة، والتغليف المحتوى، وإدارة الحقوق. من خلال تعرّف القصص بموجب سلسلة البنود، يمكن لمساهمي القصة التحقق من أصالتها واكتشاف معايير جديدة وآفاق إعلانات الأرباح المرتبطة بمشاريعهم.
تفصيل المعايير
- الإنتاج المستند إلى الذكاء الإصطناعي لكتابة القصص وإصلاحها وتنميجه
- التسجيل المعتمَد على شبكة البلوك تشين لملكية المحتوى
- أدوات لتنزيل وتجهيز المحتوى للاستخدام التجاري
- تحديد حقوق المصنّعين وتحقيد حقوق الذكرى
- مجرى عمليّ منقسم للمصنّعين لعمليات المشاركة
- اختيارات لتقسيم الأوراق النقدية المعتمدة على التوزيع المنعكس
AI Robotics Drones
طائرات الدرونز الروبوتات الذكاء الصناعي: طائرات درونز ذكية للمراقبة والتفتيش والمراقبة في الزمن الفعلي.
تجمع دロنز الروبوتية الذكية بين الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي ووحدات الطيران الآلية المستقلة لتقديم منصات طائرة ذكية متكّفة للتطبيقات التجارية والصناعية. ويمكن للمروحيات التحرك في بيئات معقدة وتحديد الأشياء المهمة وبيعتها من المعلومات التي يمكن اتخاذ القرارات من دون تدخل البشر المستمر. تطبق تطبيقاتها النموذجية على الأمن القاري، والتفتيش على البنية التحتية، وتحليل الأراضي الزراعية، والعمليات النقا للإنقاذ. معالجة الذكاء الاصطناعي على متن الأرواح flags مخالفات، والتر킹 الأهداف، وتوليد التقارير التي تدمج مع بوابات التحكم في العمليات الموجودة. مصمم للفرق التي تحتاج إلى قوة ذكية جوية مقياسية، يدعم المنصة تخطيط المهام والمراقبة automated والمراقبة عن بُعد跨 وحدات متعددة.
تفصيل المعايير
- التوجيه الاستقلالي والتجنب من العوائق
- التحديد الصوري للجسيمات mediante الرؤية الحاسوبية
- التنقل المُتَصَفّح والإدارة التلقائية للمسار الإستطلاعي
- الاستقطاع الفوري لفيديو و التحليلات في الوقت الحقيقي
- إدارة القطعات المتعددة من البوتات
- تشخیص الأسبقيه و الإشعار الفوري