Praeita kova · 2024-02-05 UTC
Computer Vision Susirėmimas — 2024 m. vasario 5 d.
Iš Computer Vision kategorijos. 27 įvertinimai pateikti tarp 8 kovotojų. Trickle laimėjo vainiką.
Galutiniai rezultatai
Dalyviai
Kovotojai
Kiekvieno šioje kovoje dalyvavusio įrankio profiliai, surikiuoti pagal galutinį rezultatą.
Trickle
Sukurkite web aplikacijas, tinklapus ir AI agentus iš tiesioginių kalbos užklausų.
Trickle - tai platforma, kuriai naudotojai gali taikyti web aplikacijas, tinklapus ir AI agentus iš tiesioginių kalbos žodžių. Taip pat leidžia naudotojams paversti savo idėjas gyvomis aplikacijomis ir tinklais, naudojant intelektualią sistemą. Platforma tinka asmenims, kurie nori sukurti web aplikacijas be tobulos kodinės žinčių. Trickle interfeisas atrodo naudotinis, leidžia naudotojams įvesti natūraliąją kalbą išgeneruoti web aplikacijas. Platforma taip pat pristatymi bendruomenės sekcijai projektais ir teikiama kitų išteklių, kaip šablonai, mados portalas, changelog. Tačiau tiksliai išvardytos jo darbo sritys, integracijų ir ribų specifikacijos neatsiekiama.
Kriterijų išskirstymas
- Generuojamas natūralios kalbos aplikacijas
- Sukuriamas AI agentas
- Vaizdo redakcinė lentelė detalesniam suartistam
- Vienas mygtukas, kad pagamintų ir paruošti tinklą
- Šablonai, skirti svarbiaisiais atvejais
- Integracija su išoriniais duomenimis ir API
DeepFace AI
Pythono frameworks priemė, skirtus naudojimo žmonių priežastinėms ir priemonės analizėms, sukurinčiame daugiau kaip vieną moderni modelį.
DeepFace AI yra Pythonio frameworkas, kuris pritaikytas personausio akių nustatymui ir priskyrimui įvairiems savybėms. Tai palaiko daugumą aukščiausių kartų modelių, leidžiant programavimo specialistams naudoti įvairių architektūrų pranašumus savo specializuotiems paskirtims. Šis maršrutizatorius skirtas programininkams bei tyrinėtojams, kurie reikia analizuoti veido privalumus, kaip amžių, lytį, ar emocijas, ar atlikti veido patikrinimą ir identifikavimo uždavinius. Pateikdami vientisą sąsają daugelio modelių, DeepFace AI pagerina procedūrą, kaip integruoti veido analizės galimybes į taikiklus. DeepFace AI galimybės apima veido detekciją, aljanciją ir atvaizdavimą, taip pat savybių analizę ir veido pripažinimą. Jis gali būti naudojamas skirtingų praktinių aplikacijų pramonėje, pvz., saugumo, naktiniame žvalgybos režime, taip pat socialinio bei kitų internetinių platformų analize. Pagrindinės aplinkybės, kaip tikslumas, greitis ir matavimo šaltiniai, leidžia kurti įvairius išvadavimo modelius, pagal kuriais programuotojai gali pasirinkti įvadavimo modelį pagal konkrečią užduotį. DeepFace AI yra svarbi jo gali gauti palaiko plačią modelių įvairumą, įskaitant konvolucinių neuralinių sąvokų tinklų (CNN) ir kitus gilių mokslininkų architektūras. Tai leidžia programininkams bandyti skirtingus modelius ir pasirinkti tai, kas geriausiai atitinka jų reikalavimus. Taip pat frameworks pateikia paprąsčiai ir intuityvumo API, padedantis paprastai integravusiais veido analizės galimybes į priemones. Visiškai, DeepFace AI yra galinga priemonė žmogiško veido pavizdui ir savybių analizės, siūlanti labai išlaikyti ir skalabilią sprendimą programavimo specialistams ir mokslininkams. Tačiau jos efektyvumas priklauso nuo įrangos duomenų kokybės bei pasirinkto modelio, bei ji gali reikšti dideliems mastams priklausančių taikslų atliekamųems skaičiavimams.
Kriterijų išskirstymas
- Žmonių dažnai atrankos analizė
- Multimodelio palaikymas
- Realiams laikui priežiūra žmonių atpažinimo
- Pythono API užtikrinantis lengvesnę integravimą
- Platauori kompatybė
Segment Anything Model (SAM)
Meta AI 's fondacija išauginti modelis galimų vaizdo objektų segmentavimui per bet ką objektą ar sceną.
Segment Anything Model (SAM) yra atvira vaizdo segmentavimo sistema, kurios išvystytojai yra Meta AI Research. Duomenų ženklui ir paprastai užrašui, kaip taškas, kvadratinis ratas arba tiesioginė plėve, jis sukelia aukštojo lygio segmentavimos maskes bet kito pavienio objektui, be reikalingų specialiųjų užduočių mokymai. Segment Anything Model (SAM) buvo apmokama SA-1B duomenų masyve, kuris sudaro virš bilijardo ženklų 11 milijonų vaizdų, suteikiant jai sįmptingą nulinį šlapiųjį universalumą. Ji gali būti integruota į kompiuterinį vaizdų sistemų ciklų užsiėmimus kaip pvz., ženkluoti pavadinimus, redaguoti vaizdus, medicinę vaizdavimo technologiją, robotiką, AR / VR, ir mokslinio tyrimo analizę. Modelis bei duomenų nugalys leidžiami laisvosios licencijos sąlygomis, todėl SAM tapo paplitęs komponetas tyrinėtojams bei programėjams, kuriems būtina lengvasis segmentavimas be naujo modelio iš masyvo sudarymo, kadangi jie negali treniruoti naujo modelio iš nulio.
Kriterijų išskirstymas
- Gražios segmentavimo galimybės su taškais ir ženklovėm
- Automatinė kamuosė generei visu vaizdą
- Užtreniruotas ViT-bazinis vaizdo koduvas
- Breznių pernašos be treniravimo į naujas dominis
- Atviro kodo sąrašas ir SA-1B duomenų bazė
- Integracijos su PyTorch ir daugelio CV pakopų
Autoware
Atvirųjų kodus priimanti rinkinio sistema autonomiškų valdymų sistemų kūrimui
Autoware yra atviri kodeko automatinis iritymo programinės įrangos stendas, sukurta autonomizuojamų transporto priemonių valdymui įvairių sričių, nuo keleivinių automobilių iki maršrutinių autobusų ir pramoninių transporto priemonių. Sudaryta pagrindėse ROS, taikoma percepcija, lokalizacija, planavimas ir valdymas, suteikiant programiniams kūrėjams visišką autonomijos tyrimams ir implementacijai pagrindą. Autoware platformą prižiūri Autoware Foundation ir pritarima globalioje bendruomenėje savanorių. Šią sistemą naudoja universitetai, naujokai bei išplėstatų automobilių bendrovės. Jėgos moduliarus architektūra leidžia komandoms keisti komponentus, integruoti nusavarius sensorius bei prisitaikysi stambelį prie tos pačios operacinės konstrukcijos sričių. Kadangi jis pilnai yra atvirojo kodo, Autoware riba lengvina įėjimui i automobilių sistemų automatizacijos sričių ir skatina atviros bendradarbiavimo saugomis programėjimais.
Kriterijų išskirstymas
- Percepcija lidaro, kameros ir radarų integracija
- Localizacija ir HD žemėlapių parametrai
- Misijų ir judėjimo planavimo moduliai
- Automobilių valdymo interfeisai
- Simuliacijos ir įvairaus tipo įrenginių testavimo rinkiniai
- ROS 2 parametrų kompatybė
YOLO (You Only Look Once)
Real-time object detection that identifies multiple objects in a single image pass.
YOLO (tik tiesiog per vieną kartą) yra savo šeimos objektų detekcijos algoritmų šeima, kurie yra iš naujo dizinuoti greičiu ir sulygine. Išskiriant tradicines detekcijos sistemų, kurios taikomos modelį įvaizdžiai daugiau vietų ir skalės, YOLO detekciją vaizduoja kaip vieną regresijos uždavinį, prognozuojant ribas ir klasės tikėjimus viename perkeliamame per nerastą neuronų tinklą. Ši architektūra padaro YOLO labai tinkamu realiu laiku aplikacijų, tokio tipo kaip video analizė, autonomiški automobiliai, robotika, peržiūra, ir papildomasis vaizdas. Aplikoje vykdomos kartos (YOLOv3, v5, v7, v8 ir beĩ) pagerino tikslumą, išplėtojo užduočių valdymą segmentacijai ir pozuojimui, ir išlaikė šio kūdžio reputaciją greitam įstatymui. YOLO labai plėtota dažnai pasitelkiamų tyrimų darbuotojų ir programinės įrangos kūrėjų dėka atvirojo kodo įgyvendinimų, aktyviojo bendruomenės ir įvykio detections tikslumo bei procesorinės greičio išsaugojimo balanso dėka, tiek naudojant GPU, tiek naudojant kraštinės įrangos priEMONES.
Kriterijų išskirstymas
- Vieną pasą poruojama real-time objektų detekcija
- Ribinių boksų prognozavimas ir klasės tikimybių apskaičiavimas
- Detekcijos, segmentacijos ir pose uždavinių parama
- Viešai prieinami modeliai įprastuose duomenų rinkiniuose COCO
- Atversta įrenginio, procesorių ir prieiga prie šoninių prietaisų
- Tikinys naudotojo duomenų rinkinių apmokymui
EtechStars
Kilmaugamaus autonomų prievažiavimo automobilių gamintoja reimaguojantis transporto ateitį.
EtechStars yra žmogaus galvos suvaldyta automobilių įmonė, kuriai svarbiausia užsiimti autonomiškas transporto priemonės, kurios norito pagerinti transportą saugia, efektyviau ir prieinama. Kompanija jungia mašinų mokymasis, kompiuterinis vaizdavimas ir sensorų sąjungos technologijas, kad priemonės gali išvysti aplinką ir sudaryti realaus laiko valdymo sprendimus gyvamieji. EtechStars užsiima ir asmens, ir komercinio transporto projektų specializacija, užtikrinti, kad šie taikymai padės sumažinti žmonių priežasčių susidūrimus, pagerinti greitoju sąnašų srove ir sumažinti transporto lėšas. Jų veikla užima autonominių rato sistemos programinę įrangą, įrenginį transporto priemonei ir prireikusios duomenų bazės, skirtos autonominei programinei įrangai mokymuisi ir patikrinimui.
Kriterijų išskirstymas
- AI apginkluotos saviklausų prievažiavimo sistemos
- Kompiuterinė matybą ir sensorių sąmaita
- Realaus laiko sprendimo algoritmų
- Autonomų prievažiavimo prietaisų įtraukimas į automobilį
- Pagrindinis dėmesis skiriamas saugesnaui ir efektyviaiems transportui
PrompTale AI
Plataforma iš visų atranko ir perdirbimo platforma, kuri paviršiuoja narratyvas į komercinį turinį, remiantis blokingo užtikrinimais.
PrompTale AI yra kūrybos platforma, kuri pagalba rašytojams, marketeriams ir kūrėjams transformuoja žmogaus ranką sudarytas istorijų į dažnas, komerciškai palaikomas darbus. Ji jungia generatyvųjį AI kūrimą ir naratyvų sušvietimą kartu su blokchain infrastruktūra įrašyti autorystę ir gynyti intelektinę nuosavybę. Šio platformos tikslas yra pasitelkti naudotojų, norinčių padengti mokamą kūrybinį sukurstymą, siūlančios įrankis sąjunginei rašybai, turinio pakavimui bei pravardžiamųjų teisių valdymui. Prisidedant įvairioms istorijoms į ketvirtąjį, kūrėjai gali patikti tąsotas ir ištyrėti naujas distribbuotės ir pelno modelius sausumoje susijusius su jų kūryba.
Kriterijų išskirstymas
- Sistemos generuojami siužetai ir redagavimo paramos
- Blokingo pagrindinės turinio registracijos
- Komercinių turinių paletės sudarymo įrankiai
- Autorystės ir IP verifikavimas
- Kūręjų centruota workflow ir bendradarbiavimas
- Tokenuotų sielo distribucijos variantai
AI Robotics Drones
Autonomiški dronai su bandomoji žvaigždžių galimybėmis užtikrina stebėjimą, apžiūrą ir realaus laiko monitorių.
AI Robotics Drones kombinuoja kompiuterio matavimo sistemą, mokslinius įrenginius ir nieko nebedrebinamą skrydžio sistemą, kad patektų žinių inteligentės ireragiai komerciniams ir pramoniniam vartojimui. Lertos gali keliauti kompleksiama aplinkybėms, identifikuoti reikalingų objektų, ir transliuoti veiksmingų žinių be gyvos žmogaus valdymo. Pradžinės panaudojimai apima sienos saugumo sistemų, infrastrukturos patikrinimo, žemės ūkio monitorinės, ir pagerintinės ieškojimo operacijas. Borduose vykdomos AI sistemos, apdorojusios nuotraukose duomenis tieksliai, nurodė jos išimtis, sekęs tikrintuvas ir sukurtais atskaitos, kuri apima veikusias operacijų deshbuordėmis. Sukurtas komandoms, kurims reikia skalabliškos oro inteligentijos, platžorma pagalbos misijų planavimams, automatiškoms apžiūros patrolėms bei nuotolių prižiūriai daugiau nei vieno vieneto.
Kriterijų išskirstymas
- Autonomiškas navigavimas ir kliūčių visumos išvengimas
- Kompiuterinės matavimo objektų nustatymas
- Automatinis maršrutas ir apžiūros nuorodėlės
- Realvėrio vaizdo ir analizės streaming
- Daugiausiajų dronų laivyno valdymas
- Sąmoningas detekcija ir alarmas