자동 배경 제거
이미지 복원
그래픽 디자인
콘텐츠 생성
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AI Image Segmentation은 컴퓨터 비전에서 인공지능을 사용하여 이미지 내의 객체의 경계를 찾고 식별하는 과정입니다. 이 작업은 이미지를 의미 있는 세그먼트로 나누어 분석하기 쉽게 만듭니다. 정확한 객체 감지, 인식 및 추적에 도움이 되기 때문에 기계 비전 기술의 중요한 구성 요소입니다.
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핵심 기능
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가격
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사용 방법
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Cutout.Pro | 자동 배경 제거 |
무료 무료 기능 및 사용 제한
| Cutout.Pro을 사용하려면 이미지 또는 비디오를 업로드하여 원하는 편집 도구를 선택하면 됩니다. AI 알고리즘은 자동으로 콘텐츠를 처리하고 기호에 따라 최적화합니다. |
Meta Segment Anything Model 2 | 빠르고 정확한 객체 세그먼테이션 | 메타 세그먼트 어떤 것 모델 2를 사용하려면, 제공된 데모에 액세스하거나 모델을 다운로드하세요. 이미지나 비디오 프레임에서 클릭, 상자 또는 마스크를 사용하여 객체를 선택합니다. 모델 예측을 정밀화하고 실시간 대화식 결과를 즐기세요. | |
FaceSymAI | 얼굴 대칭성 분석 | 사진을 업로드하고 인공지능이 얼굴 대칭성을 분석하도록 하십시오. | |
모든 것을 분할 분석하다 | AI 기반 데이터 분할 | Segment Anything을 사용하려면 먼저 데이터 세트를 플랫폼에 업로드해야 합니다. 그런 다음 변수, 필터 및 알고리즘과 같은 분할 기준 및 매개변수를 지정할 수 있습니다. 플랫폼은 고급 기계 학습 기술을 적용하여 데이터를 분할하고 세그먼트 출력을 제공합니다. 이러한 출력은 추가 분석이나 대상 마케팅 캠페인에 사용할 수 있습니다. | |
arivis Cloud | 이미지 처리를 위한 AI 툴킷 | 1. arivis Cloud 계정에 가입합니다. 2. 이미지나 데이터를 업로드합니다. 3. AI 툴킷에 접근하고 원하는 작업을 선택합니다. 4. AI 모델을 훈련하거나 사전에 훈련된 모델을 적용합니다. 5. 워크플로우를 사용자 정의하고 이미지 처리 작업을 자동화합니다. | |
Luppa AI | 콘텐츠 생성 – 소셜 미디어 채널 전반에 걸쳐 브랜드에 맞춘 고품질 텍스트, 이미지 및 비디오를 생성합니다. |
무료 체험 $0.00 7일 동안 무료
| Luppa를 사용하는 것은 매우 간단합니다: 웹사이트를 입력하세요 – Luppa가 귀하의 비즈니스, 타겟 오디언스 및 브랜드 음성을 분석합니다. 맞춤형 콘텐츠 아이디어 얻기 – 소셜 미디어 게시물을 자동으로 생성합니다. 편집 또는 선택 – 게시물 아이디어를 선택하고 필요한 경우 수정합니다(대부분의 경우 수정할 필요가 없습니다). 게시 또는 예약 – 소셜 계정을 연결하고 클릭 한 번으로 게시하거나 예약하세요. 그게 다입니다! Luppa는 Twitter, LinkedIn, Instagram 등과 같은 플랫폼에서 effortless하게 작동합니다. |
On-Premise Floor Plan Recognition | 벽, 문 및 창문의 정확한 인식 | 1. 도면 또는 손 그림 바닥 계획 이미지를 업로드하세요. 2. 우리의 인공 지능 엔진이 벽, 문 및 창문을 분석하고 식별합니다. 3. 인식 결과를 사용자의 애플리케이션에 맞춤 및 통합하세요. | |
InclusiveDocs | 자동 문서 보완 | InclusiveDocs 사용은 간단합니다. 문서를 플랫폼에 업로드한 후 AI 기술이 자동으로 보완하여 개선된 접근성을 제공합니다. | |
AltTextGenerator | 모든 이미지에 대한 대체 텍스트 생성 | 무료 $0 무제한 대체 텍스트 생성 | 1. 이미지를 업로드하고 대체 텍스트 생성 버튼을 클릭하세요. 2. 도구가 고급 AI를 사용하여 이미지를 스캔하여 객체를 감지하고 맥락을 이해합니다. 3. 생성된 대체 텍스트를 복사하여 CMS나 웹사이트에 사용하세요. |
图应AI | AI인공모처생생진정 | 무료 0 가능무료생성일정수량의 그림, 진행시험 | 접속사이트링크, https://tuingai.com/, 사이트중 연락고객초대코드진행등록. 사이트내 매우완벽 사용교정. 간단한 교류, 편리고객사용. |
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AI 이미지 세분화는 의료, 의료 이미지에서 종양이나 기타 의학 이상을 감지하는 데 사용되는 보건 관련 분야, 자율 주행 차량에서 도로 상황을 더 잘 이해하기 위한 분야, 농업에서 작물 상태를 모니터링하는 등 다양한 분야에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 정확한 객체 식별이 필요한 모든 사람이나 분야에서 사용할 수 있습니다.
AI 이미지 세분화는 기계 학습과 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 이미지의 다른 부분을 분류하는 방식으로 작동합니다. 이미지를 정확하게 세분화하기 위해 임계 값 처리, 클러스터링, 워터셰드 및 합성곱 신경망(특히 복잡한 작업에 적합) 등 다양한 기술을 활용합니다.
AI 이미지 세분화는 여러 가지 이점을 제공합니다. 객체 감지 및 인식과 같은 컴퓨터 비전 작업의 효율성과 정확성을 크게 향상시킵니다. 또한 이미지를 더 작고 관리 가능한 세그먼트로 나누어 이미지 처리의 복잡성을 줄이고 계산 리소스를 절약합니다.