Kuidas tuvastada objekte pildil?

Ava AI objektituvastuse tööriist ja laadi JPEG-, PNG- või WebP-pilt, lohistades selle üleslaadimisalale, sirvides või kleepides. Esmakordsel kasutamisel laaditakse AI mudel (~6 MB) alla üks kord ja talletatakse võrguühenduseta kasutuseks, seejärel toimub tuvastus automaatselt: mudel joonistab värvikoodiga piirdekastid ümber iga objekti ja märgistab kõik 80 COCO kategooriat usaldusskooridega, loeteludes klasside kaupa koos iga klassi arvuga. Seejärel klõpsa Download, et salvestada märgistatud pilt, või Export JSON, et salvestada toored tuvastusandmed — see on igavesti tasuta, töötab täielikult sinu brauseris ja sinu pilte ei laadita kunagi üles.

Kas AI objektituvastuse tööriist on tasuta?

Jah — objektide tuvastamine ja märgistamine piltidel AI piirdekastidega 80 COCO kategoorias on täiesti tasuta, igavesti. Kontot, registreerumist ega pildipõhist tasu ei ole. Objektituvastuse mudel töötab täielikult sinu seadmes WebAssembly kaudu; sinu pilte ei laadita kunagi ühessegi serverisse üles. Leht toimib reklaamide toel.

Mis on AI objektituvastus?

AI objektituvastus kasutab konvolutsioonilist närvivõrku (CNN), et skannida pilti, tuvastada ja paigutada selles olevaid objekte ning väljastada iga tuvastatud objekti kohta klassimärgis, usaldusskoor ja piirdekasti koordinaadid. Levinud mudeliarhitektuurid on YOLO perekond ja SSD.

Kas tööriist laadib mu pildi serverisse üles?

Mitte kunagi. AI mudel töötab sinu brauseris WebAssembly kaudu ja pildid ei lahku kunagi sinu seadmest — seda tagab koodis rakendatud töötusaegne võrguvalvur, mis blokeerib igasuguse katse faili seadmest välja saata. Saad seda ise kontrollida: ava DevTools → Network ja jälgi — midagi ei laadita üles.

Kas selleks on vaja internetiühendust?

Ainult esmakordseks mudeli allalaadimiseks (~6 MB). Kui mudel on alla laaditud, salvestatakse see brauseri Cache API-sse ja objektituvastus töötab täielikult võrguühenduseta.

Kui kaua võtab aega esimene käivitus?

Esimesel käivitusel on kaks etappi: (1) mudeli allalaadimine (umbes 4–20 sekundit, sõltuvalt ühenduse kiirusest) ja (2) ONNX Runtime'i initsialiseerimine (1–2 sekundit). Pärast seda võtab järelduse tegemine pildi kohta umbes 0,5–5 sekundit, sõltuvalt pildi suurusest ja seadme jõudlusest. Järgnevad käivitused jätavad allalaadimise täielikult vahele.

Kas saan seda kasutada võrguühenduseta?

Jah. Pärast esimest allalaadimist salvestatakse mudel brauseri Cache API-sse ja objektituvastus töötab ilma võrguühenduseta. Isegi pärast vahelehe sulgemist ja uuesti avamist jääb mudel talletatuks.

Milliseid objektikategooriaid on võimalik tuvastada?

Vaikimisi mudel on treenitud COCO andmestikul ja suudab ära tunda 80 levinud objektikategooriat, sealhulgas inimesi, autosid, loomi, kodumasinaid ja toitu. Täielik kategooriate loetelu on näidatud tulemuste paneelil.

Kui palju salvestusruumi AI mudel kasutab?

Objektituvastuse mudel on ligikaudu 6 MB. See laaditakse alla üks kord ja talletatakse brauseri Cache API poolt võrguühenduseta kasutuseks.

Mida tähendab usaldusskoor?

Usaldusskoor (0%–100%) näitab, kui kindel on mudel tuvastuse osas. Kõrgem skoor tähendab, et mudel on kindlam, et tuvastatud klass on tegelikult selles asukohas olemas. Tulemusi üle 50% peetakse üldiselt usaldusväärseks.

AI objektituvastus — tuvasta ja märgista objektid piltidel

Objektituvastuse tööriist tuvastab ja märgistab iga objekti fotol värvikoodiga piirdekastide ja usaldusskooridega, hõlmates 80 COCO kategooriat. AI mudel töötab täielikult sinu enda seadmes WebAssembly kaudu — sinu pilte ei laadita kunagi üles. Mudel laaditakse alla üks kord (~6 MB), talletatakse brauseris ja töötab täielikult võrguühenduseta.

AI objektituvastus — tuvastab ja märgistab automaatselt objektid piirdekastidega, 80 COCO kategooriat, mudel töötab kohalikult, pilte kunagi üles ei laadita.

100% tasuta — igavesti. Mitte ühtegi tasu, mitte kunagi.
Privaatne: failid töödeldakse kohapeal sinu brauseris ega saadeta kunagi serverisse.
Üleslaadimist pole, kontot pole, registreerumist pole.

Ava objektituvastuse tööriist
Külasta AI objektituvastuse lehte. Registreerumist ega paigaldamist pole vaja.
Laadi oma pilt
Lohista JPEG-, PNG- või WebP-pilt üleslaadimisalale, klõpsa selle sirvimiseks või kleebi klahvikombinatsiooniga Ctrl+V / Cmd+V.
Oota AI mudeli laadimist
Esmakordsel kasutamisel laaditakse objektituvastuse mudel (~6 MB) sinu brauserisse ja talletatakse võrguühenduseta kasutuseks.
Tuvastus toimub automaatselt
Niipea kui pilt laaditakse, analüüsib AI seda ning joonistab värvikoodiga piirdekastid ümber iga tuvastatud objekti, märgistades selle klassinime ja usaldusskooriga. Kõik toimub sinu seadmes — pilti ei laadita kunagi üles.
Vaata tulemusi üle
Tuvastatud objektid on loetletud klasside kaupa koos iga klassi arvuga (nt inimene ×3, auto ×2), igaüks koos oma usaldusprotsendiga.
Laadi alla märgistatud pilt või JSON
Klõpsa Download, et salvestada piirdekastidega märgistatud pilt, või Export JSON, et salvestada toored tuvastusandmed (märgised, usaldusväärsus, pikslikastid) edasiseks töötlemiseks.

Kuidas tuvastada objekte pildil?: Ava AI objektituvastuse tööriist ja laadi JPEG-, PNG- või WebP-pilt, lohistades selle üleslaadimisalale, sirvides või kleepides. Esmakordsel kasutamisel laaditakse AI mudel (~6 MB) alla üks kord ja talletatakse võrguühenduseta kasutuseks, seejärel toimub tuvastus automaatselt: mudel joonistab värvikoodiga piirdekastid ümber iga objekti ja märgistab kõik 80 COCO kategooriat usaldusskooridega, loeteludes klasside kaupa koos iga klassi arvuga. Seejärel klõpsa Download, et salvestada märgistatud pilt, või Export JSON, et salvestada toored tuvastusandmed — see on igavesti tasuta, töötab täielikult sinu brauseris ja sinu pilte ei laadita kunagi üles.
Kas AI objektituvastuse tööriist on tasuta?: Jah — objektide tuvastamine ja märgistamine piltidel AI piirdekastidega 80 COCO kategoorias on täiesti tasuta, igavesti. Kontot, registreerumist ega pildipõhist tasu ei ole. Objektituvastuse mudel töötab täielikult sinu seadmes WebAssembly kaudu; sinu pilte ei laadita kunagi ühessegi serverisse üles. Leht toimib reklaamide toel.
Mis on AI objektituvastus?: AI objektituvastus kasutab konvolutsioonilist närvivõrku (CNN), et skannida pilti, tuvastada ja paigutada selles olevaid objekte ning väljastada iga tuvastatud objekti kohta klassimärgis, usaldusskoor ja piirdekasti koordinaadid. Levinud mudeliarhitektuurid on YOLO perekond ja SSD.
Kas tööriist laadib mu pildi serverisse üles?: Mitte kunagi. AI mudel töötab sinu brauseris WebAssembly kaudu ja pildid ei lahku kunagi sinu seadmest — seda tagab koodis rakendatud töötusaegne võrguvalvur, mis blokeerib igasuguse katse faili seadmest välja saata. Saad seda ise kontrollida: ava DevTools → Network ja jälgi — midagi ei laadita üles.
Kas selleks on vaja internetiühendust?: Ainult esmakordseks mudeli allalaadimiseks (~6 MB). Kui mudel on alla laaditud, salvestatakse see brauseri Cache API-sse ja objektituvastus töötab täielikult võrguühenduseta.
Kui kaua võtab aega esimene käivitus?: Esimesel käivitusel on kaks etappi: (1) mudeli allalaadimine (umbes 4–20 sekundit, sõltuvalt ühenduse kiirusest) ja (2) ONNX Runtime'i initsialiseerimine (1–2 sekundit). Pärast seda võtab järelduse tegemine pildi kohta umbes 0,5–5 sekundit, sõltuvalt pildi suurusest ja seadme jõudlusest. Järgnevad käivitused jätavad allalaadimise täielikult vahele.
Kas saan seda kasutada võrguühenduseta?: Jah. Pärast esimest allalaadimist salvestatakse mudel brauseri Cache API-sse ja objektituvastus töötab ilma võrguühenduseta. Isegi pärast vahelehe sulgemist ja uuesti avamist jääb mudel talletatuks.
Milliseid objektikategooriaid on võimalik tuvastada?: Vaikimisi mudel on treenitud COCO andmestikul ja suudab ära tunda 80 levinud objektikategooriat, sealhulgas inimesi, autosid, loomi, kodumasinaid ja toitu. Täielik kategooriate loetelu on näidatud tulemuste paneelil.
Kui palju salvestusruumi AI mudel kasutab?: Objektituvastuse mudel on ligikaudu 6 MB. See laaditakse alla üks kord ja talletatakse brauseri Cache API poolt võrguühenduseta kasutuseks.
Mida tähendab usaldusskoor?: Usaldusskoor (0%–100%) näitab, kui kindel on mudel tuvastuse osas. Kõrgem skoor tähendab, et mudel on kindlam, et tuvastatud klass on tegelikult selles asukohas olemas. Tulemusi üle 50% peetakse üldiselt usaldusväärseks.

COCO (Common Objects in Context) andmestik sisaldab üle 330 000 pildi 80 objektikategoorias ning on kõige laialdasemalt kasutatav võrdlusalus objektituvastusmudelite treenimiseks ja hindamiseks.
YOLO (You Only Look Once) arhitektuuri esitasid Redmon jt 2016. aastal. See viib objekti paiknemise ja klassifitseerimise läbi ühe edasisuunalise läbimisega, muutes selle palju kiiremaks kui kaheastmelised meetodid.
ONNX Runtime Web toetab objektituvastusmudelite käitamist brauseris WebGL- või WebGPU-taustaprogrammiga; keskmised järeldusajad jäävad tavaliselt kümnetest millisekunditest mõne sekundini.
Piirdekast väljendatakse kujul (x, y, width, height) või (x1, y1, x2, y2) ja katab tuvastatud objekti piirkonna.
Brauseripoolne objektituvastus ei tekita ühtegi võrgupäringut, pakkudes palju tugevamat privaatsust kui pilveteenuse API — eriti oluline tundlike piltide, näiteks nägude või dokumentide puhul.

🎯 AI objektituvastus — tuvasta ja märgista objektid piltidel

AI objektituvastus — tuvasta ja märgista objektid piltidel