Как обнаружить объекты на изображении?

Откройте инструмент AI Object Detection и загрузите изображение в формате JPEG, PNG или WebP, перетащив его в зону загрузки, выбрав через проводник или вставив из буфера обмена. При первом использовании AI-модель (~6 МБ) скачивается один раз и кешируется для офлайн-работы, после чего детекция запускается автоматически: модель рисует цветные ограничивающие рамки вокруг каждого объекта и подписывает все 80 категорий COCO с оценкой достоверности, перечисленных по классам с подсчётом количества. Затем нажмите «Скачать», чтобы сохранить изображение с разметкой, или «Экспорт JSON», чтобы сохранить необработанные данные детекции — это бесплатно навсегда, работает полностью в вашем браузере, а изображения никогда не загружаются на сервер.

Инструмент AI Object Detection бесплатный?

Да — обнаружение и подпись объектов на изображениях с помощью AI-рамок по 80 категориям COCO абсолютно бесплатны навсегда. Без аккаунта, без регистрации и без оплаты за изображение. Модель детекции объектов работает полностью на вашем устройстве через WebAssembly; ваши изображения никогда не загружаются ни на один сервер. Сайт существует за счёт рекламы.

Что такое детекция объектов с помощью ИИ?

Детекция объектов с помощью ИИ использует свёрточную нейронную сеть (CNN) для сканирования изображения, распознавания и определения местоположения объектов на нём, а также вывода метки класса, оценки достоверности и координат ограничивающей рамки для каждого обнаруженного объекта. Распространённые архитектуры моделей включают семейство YOLO и SSD.

Загружает ли инструмент моё изображение на сервер?

Никогда. AI-модель работает в вашем браузере через WebAssembly, и изображения никогда не покидают ваше устройство — это обеспечивается в коде с помощью runtime-защиты сети, которая блокирует любые попытки отправить файл за пределы устройства. Вы можете проверить это сами: откройте DevTools → Network и наблюдайте — ничего не загружается.

Требуется ли подключение к интернету?

Только для первоначального скачивания модели (~6 МБ). После скачивания модель хранится в Cache API браузера, и детекция объектов работает полностью офлайн, даже без сетевого подключения.

Сколько времени занимает первый запуск?

Первый запуск состоит из двух этапов: (1) скачивание модели (примерно 4–20 секунд в зависимости от скорости соединения) и (2) инициализация ONNX Runtime (1–2 секунды). После этого инференс на одно изображение занимает около 0,5–5 секунд в зависимости от размера изображения и производительности устройства. При последующих запусках скачивание полностью пропускается.

Можно ли использовать инструмент офлайн?

Да. После первого скачивания модель хранится в Cache API браузера, и детекция объектов работает без подключения к сети. Даже после закрытия и повторного открытия вкладки модель остаётся в кеше.

Какие категории объектов можно обнаружить?

Модель по умолчанию обучена на датасете COCO и распознаёт 80 распространённых категорий объектов, включая людей, автомобили, животных, бытовую технику и еду. Полный список категорий отображается на панели результатов.

Сколько места занимает AI-модель?

Модель детекции объектов весит примерно 6 МБ. Она скачивается один раз и кешируется браузером через Cache API для офлайн-использования.

Что означает оценка достоверности?

Оценка достоверности (0%–100%) отражает степень уверенности модели в обнаружении. Более высокий показатель означает, что модель более уверена в том, что обнаруженный класс действительно присутствует в данной области. Результаты выше 50% обычно считаются надёжными.

ИИ-детекция объектов — распознавание и подпись объектов на изображениях

Функция Detect Objects распознаёт и подписывает каждый объект на фото с помощью цветных ограничивающих рамок (bounding box) и оценки достоверности — по 80 категориям COCO. AI-модель работает полностью на вашем устройстве через WebAssembly — ваши изображения никогда не загружаются на сервер. Модель скачивается один раз (~6 МБ), кешируется в браузере и работает полностью офлайн.

ИИ-детекция объектов — автоматически распознаёт и подписывает объекты с помощью ограничивающих рамок, 80 категорий COCO, модель работает локально, изображения никогда не загружаются.

100% бесплатно — навсегда. Никаких платежей.
Конфиденциально: файлы обрабатываются локально в вашем браузере и никогда не отправляются на сервер.
Без загрузки, без аккаунта, без регистрации.

Откройте инструмент детекции объектов
Перейдите на страницу AI Object Detection. Регистрация или установка не требуются.
Загрузите изображение
Перетащите изображение в формате JPEG, PNG или WebP в зону загрузки, нажмите, чтобы выбрать файл, или вставьте его с помощью Ctrl+V / Cmd+V.
Дождитесь загрузки AI-модели
При первом использовании модель детекции объектов (~6 МБ) скачивается в браузер и кешируется для офлайн-использования.
Детекция запускается автоматически
Как только изображение загружено, ИИ анализирует его и рисует цветные ограничивающие рамки вокруг каждого обнаруженного объекта, подписывая его названием класса и оценкой достоверности. Всё происходит на вашем устройстве — изображение никогда не загружается.
Просмотрите результаты
Обнаруженные объекты перечислены по классам с подсчётом количества для каждого класса (например, person ×3, car ×2) и указанием процента достоверности.
Скачайте размеченное изображение или JSON
Нажмите «Скачать», чтобы сохранить изображение с разметкой ограничивающих рамок, или «Экспорт JSON», чтобы сохранить необработанные данные детекции (метки, достоверность, пиксельные координаты рамок) для дальнейшей обработки.

Бесплатный инструмент детекции объектов на базе ИИ без загрузки на сервер, который рисует подписанные ограничивающие рамки вокруг каждого обнаруженного объекта на изображении с оценкой достоверности и опциональным экспортом в JSON. Обработка полностью происходит в вашем браузере — ваши изображения никогда не покидают устройство.

Как обнаружить объекты на изображении?: Откройте инструмент AI Object Detection и загрузите изображение в формате JPEG, PNG или WebP, перетащив его в зону загрузки, выбрав через проводник или вставив из буфера обмена. При первом использовании AI-модель (~6 МБ) скачивается один раз и кешируется для офлайн-работы, после чего детекция запускается автоматически: модель рисует цветные ограничивающие рамки вокруг каждого объекта и подписывает все 80 категорий COCO с оценкой достоверности, перечисленных по классам с подсчётом количества. Затем нажмите «Скачать», чтобы сохранить изображение с разметкой, или «Экспорт JSON», чтобы сохранить необработанные данные детекции — это бесплатно навсегда, работает полностью в вашем браузере, а изображения никогда не загружаются на сервер.
Инструмент AI Object Detection бесплатный?: Да — обнаружение и подпись объектов на изображениях с помощью AI-рамок по 80 категориям COCO абсолютно бесплатны навсегда. Без аккаунта, без регистрации и без оплаты за изображение. Модель детекции объектов работает полностью на вашем устройстве через WebAssembly; ваши изображения никогда не загружаются ни на один сервер. Сайт существует за счёт рекламы.
Что такое детекция объектов с помощью ИИ?: Детекция объектов с помощью ИИ использует свёрточную нейронную сеть (CNN) для сканирования изображения, распознавания и определения местоположения объектов на нём, а также вывода метки класса, оценки достоверности и координат ограничивающей рамки для каждого обнаруженного объекта. Распространённые архитектуры моделей включают семейство YOLO и SSD.
Загружает ли инструмент моё изображение на сервер?: Никогда. AI-модель работает в вашем браузере через WebAssembly, и изображения никогда не покидают ваше устройство — это обеспечивается в коде с помощью runtime-защиты сети, которая блокирует любые попытки отправить файл за пределы устройства. Вы можете проверить это сами: откройте DevTools → Network и наблюдайте — ничего не загружается.
Требуется ли подключение к интернету?: Только для первоначального скачивания модели (~6 МБ). После скачивания модель хранится в Cache API браузера, и детекция объектов работает полностью офлайн, даже без сетевого подключения.
Сколько времени занимает первый запуск?: Первый запуск состоит из двух этапов: (1) скачивание модели (примерно 4–20 секунд в зависимости от скорости соединения) и (2) инициализация ONNX Runtime (1–2 секунды). После этого инференс на одно изображение занимает около 0,5–5 секунд в зависимости от размера изображения и производительности устройства. При последующих запусках скачивание полностью пропускается.
Можно ли использовать инструмент офлайн?: Да. После первого скачивания модель хранится в Cache API браузера, и детекция объектов работает без подключения к сети. Даже после закрытия и повторного открытия вкладки модель остаётся в кеше.
Какие категории объектов можно обнаружить?: Модель по умолчанию обучена на датасете COCO и распознаёт 80 распространённых категорий объектов, включая людей, автомобили, животных, бытовую технику и еду. Полный список категорий отображается на панели результатов.
Сколько места занимает AI-модель?: Модель детекции объектов весит примерно 6 МБ. Она скачивается один раз и кешируется браузером через Cache API для офлайн-использования.
Что означает оценка достоверности?: Оценка достоверности (0%–100%) отражает степень уверенности модели в обнаружении. Более высокий показатель означает, что модель более уверена в том, что обнаруженный класс действительно присутствует в данной области. Результаты выше 50% обычно считаются надёжными.

Датасет COCO (Common Objects in Context) содержит более 330 000 изображений в 80 категориях объектов и является самым распространённым эталоном для обучения и оценки моделей детекции объектов.
Архитектура YOLO (You Only Look Once) была предложена Редмоном и соавторами в 2016 году. Она выполняет локализацию и классификацию объектов за один проход, что делает её значительно быстрее двухэтапных методов.
ONNX Runtime Web поддерживает запуск моделей детекции объектов в браузере с бэкендом WebGL или WebGPU; среднее время инференса обычно составляет от десятков миллисекунд до нескольких секунд.
Ограничивающая рамка (bounding box) задаётся как (x, y, width, height) или (x1, y1, x2, y2) и охватывает область обнаруженного объекта.
Детекция объектов на стороне браузера не создаёт ни одного сетевого запроса, обеспечивая значительно более высокий уровень приватности по сравнению с облачным API — особенно важно для чувствительных изображений, таких как лица или документы.

🎯 ИИ-детекция объектов — распознавание и подпись объектов на изображениях

ИИ-детекция объектов — распознавание и подпись объектов на изображениях