计算机视觉模型训练

Roboflow是一个综合平台，旨在帮助软件识别和分析图像和视频中的物体，适用于开发者和工程师，简化数据集创建、模型训练和生产部署的过程。

LayerX.ai是一个端到端的AI数据管理平台，旨在便捷地收集、整理、标注和搜索大规模计算机视觉数据。它提供统一的基础设施，以捕获、存储、索引和搜索元数据、标签、模型运行及所有计算机视觉数据。

Landing AI 是一个计算机视觉平台和人工智能软件公司，提供名为 LandingLens 的云计算机视觉软件平台。用户可以通过自然提示交互在几分钟内创建自定义计算机视觉项目，使构建计算机视觉系统变得快速、简单和直观。用户可以直接拖放图像或通过网络摄像头捕获实时图像，使用标记工具标记图像中的对象，创造高质量的训练数据以实现最大准确性。标记后，用户可以训练模型并评估其性能。一旦模型足够准确，可以通过几次鼠标点击将其部署到云端或边缘设备。用户可以监控模型性能并根据需要进行更新。

Datature是一个完整的AI视觉平台，允许团队和企业在不编写任何代码的情况下构建计算机视觉应用。它提供数据集管理、标注、训练和部署等多种功能，旨在简化整个计算机视觉开发流程。用户只需注册并登录到平台，即可管理数据集、标注图像或视频、使用自动化工作流程训练计算机视觉模型，并将模型部署到生产环境中。

Annotab Studio 是一个基于网页的工具，用于创建和管理数据注释。它为 AI 项目提供了无缝的数据平台，允许用户通过物体检测功能对图像进行标注和注释。

Unitlab是一个基于AI的平台，旨在帮助计算机视觉任务管理、标注和增强数据。它为机器学习团队提供了简单直接的数据标注工作流程。用户可以通过注册、上传数据、与人类标注者合作、使用AI助手审核和增强标注数据，最终利用这些数据训练机器学习模型。

Deci是一个深度学习开发平台，旨在加速边缘或云端推理，帮助开发者更快实现产品化，并最大化硬件潜力。它提供了一系列模块，包括基础模型和自定义模型，支持模型训练、优化和部署，适用于多个行业，如汽车、智能零售和视频分析等。

Hasty是一个集成平台，帮助用户从原始图像或视频生成可投入生产的AI模型，无需复杂的MLops技能或集成。

机器学习和数据科学社区

Xtreme1 是一个为多感官训练数据生成和处理而设计的平台，提供高效的数据标注和管理工具，支持深度学习模型的训练和评估，并且易于集成到现有的工作流程中。用户可以通过友好的界面和丰富的文档快速上手。

CLIP Interrogator是一个利用CLIP模型分析图像并生成描述性文本或标签的工具。该工具能够帮助用户快速了解图像内容，适用于多种图像处理和分析场景。

SynapseML是一个轻量级、可扩展的分布式机器学习库，旨在支持大规模数据处理和机器学习任务。它与Apache Spark紧密集成，提供多种机器学习算法和丰富的数据预处理工具，能够与Azure服务无缝对接，适合在多种数据源和输出格式中使用。

Refinery是一个开源的数据中心化集成开发环境，专注于自然语言处理，结合了程序化标注、广泛的数据管理和神经搜索能力。

Annotate lab是一个开源的图像标注工具，旨在高效创建数据集。它具有直观的界面、可自定义的标注、团队协作功能和灵活的导出选项，从而简化机器学习项目的工作流程。

Google Gemini是谷歌推出的一款先进的多模态AI模型，能够处理文本、代码、音频、图像和视频等多种信息。它旨在为开发者、研究人员和企业提供强大的AI工具，推动创新，简化工作流程，并解锁数据分析和内容创作的新可能性。

LOTUS是一个语义查询引擎，能够利用大型语言模型（LLM）轻松处理数据，类似于编写Pandas代码的简单性，旨在简化数据操作的复杂性，使数据分析更加高效和准确。

People for AI是一家数据标注公司，提供专业的数据标注服务，以支持训练数据集。他们拥有经验丰富的标注团队、先进的标注工具和严谨的方法论，以确保最高质量的注释。

在多个粒度上分割和识别物体的通用图像分割模型。团队在SA-1B数据集、通用分割数据集(COCO等)和部件分割数据集(PASCAL Part等)上联合训练模型的首次尝试，并系统研究了在SA-1B上定义的交互分割任务和其他分割任务（如全景分割和部件分割）上多任务联合训练的相互促进作用。