
非常に使いやすい
あなたはその製品でどんなビジネス上の問題を解決していますか?どのようなメリットが実現しましたか?
画像の処理
何が嫌いですか?
常に技術の学習曲線。
何が一番好きですか?
CVと画像処理のためのAPIの使いやすさが大好き
-
翻訳
-
原文
米国(G2 Crowd)のレビュー
本ページにあるレビューの一部は、機械翻訳したものを掲載しています。 詳細を知りたい方は各レビューからG2 Crowdの原文をご覧ください。
非常に使いやすい
あなたはその製品でどんなビジネス上の問題を解決していますか?どのようなメリットが実現しましたか?
画像の処理
何が嫌いですか?
常に技術の学習曲線。
何が一番好きですか?
CVと画像処理のためのAPIの使いやすさが大好き
良い
あなたはその製品でどんなビジネス上の問題を解決していますか?どのようなメリットが実現しましたか?
接続されたデバイス
何が嫌いですか?
実際にはこれについて嫌うことはほとんどありません。あなたが背景を持っている限り、それは良いです
何が一番好きですか?
接続の安定性は信頼できるツールです
光学式文字認識
あなたはその製品でどんなビジネス上の問題を解決していますか?どのようなメリットが実現しましたか?
機密。
何が嫌いですか?
1)ドキュメントはあまりありませんが、いくつかの例がありますが、それだけでは不十分だと思います。 2)言語によってはうまく動作しません。
何が一番好きですか?
私は、APIが提供する光学式文字認識サービスを使いました。私が一番好きなのは、1)使い方が簡単で、よくテストされています。 2)多くの言語に対応しています。 3)単語、段落、さらにはテキスト全体を囲むバウンディングボックスと、ボックス内の文字列としてのテキストを各単語の信頼度で返します。
OCRの新しいアップデートが大好きで、より良いテキスト抽出APIを見たことはありません。
あなたはその製品でどんなビジネス上の問題を解決していますか?どのようなメリットが実現しましたか?
バックエンドの開発者として、私は常にデータとデータベースを扱うので、これらのデータを手動で書き込むことは苦労します。グーグルのビジョンAPIを使用することで、製品のイメージを含むカタログからすべてのデータを抽出し、クラウドで処理し、データベースの表を埋めます。偉大なOCRとテキスト抽出機能のおかげで。
何が嫌いですか?
私が嫌いなのは、apiが画像内の主要なオブジェクトを検出すると、他の小さなものや少なくともその支配的なオブジェクトの小さいrelativleyを無視するということです。
何が一番好きですか?
去年のGoogle I / O 17から劇的に改善された画像ラベルとテキスト抽出機能が大好きです。画像ラベルは非常に正確になっており、ランドマークや企業のロゴを検出することができます。また、私は実際に非常に便利なモバイルアプリでGoogleのvission APIを統合することができます。
製品を検討している他の人への推奨事項
常に画像を扱っている人にとっては、マシンの学習が急速に進歩しているので、Googleの強力なクラウドビジョンAPIを試してみるべきです。
私はアンドロイドアプリでGoogleのクラウドビジョンapiを整数化し、結果に驚いています。
あなたはその製品でどんなビジネス上の問題を解決していますか?どのようなメリットが実現しましたか?
機械学習や人工知能分野でのGoogleの強力な知識により、AndroidアプリケーションでビジョンAPIを実装するのが簡単になり、自分のニーズを満たしました。
何が嫌いですか?
あなたは、他の競合他社と違う特定のプログラミング言語に限られています。
何が一番好きですか?
画像ラベリングと顔認識は、私がクラウドビジョンAPIで面白いと思っているものです。
製品を検討している他の人への推奨事項
ビジョンAPIには3つの大きな競合相手がありますが、グーグルのクラウドビジョンAPIを使用することで、ほとんどの人が毎日少なくとも1人は毎日使っているGoogleの他のサービスすべてと統合する機会があります。あなたはそれを使って後悔することはありません。
ITreviewに参加しよう!