该库支持各种用于图像相关任务的最先进的机器学习算法。对于图像预测，ImageAI 提供了四种在 ImageNet-1000 数据集上训练的不同算法：MobileNetV2、ResNet50、InceptionV3 和 DenseNet121。这使开发者可以根据他们的特定需求选择最合适的模型，在准确性和计算要求之间取得平衡。
在对象检测领域，ImageAI 为 RetinaNet、YOLOv3 和 TinyYOLOv3 提供支持，所有这些算法都在 COCO 数据集上进行训练。这些模型使开发人员能够检测和定位图像或视频流中的多个对象，并可根据应用要求调整为最先进的性能或实时处理。
ImageAI 的主要优势之一是它能够执行视频对象检测和分析。该库提供了将对象检测应用于视频流的便捷方法，目前支持最先进的 RetinaNet 模型。此功能对于监控系统、交通监控或任何需要在视频源中实时跟踪对象的场景等应用特别有用。
ImageAI 还支持自定义模型训练，允许开发人员训练自己的图像分类模型。此功能可以创建专门的模型，可以识别和分类特定于特定领域或应用程序的对象或场景，从而将库的功能扩展到预训练模型之外。
该库的设计考虑了简单性，为复杂的计算机视觉技术提供了抽象且方便的实现。这种方法允许开发人员将高级 AI 功能集成到他们的应用程序中，而无需深入研究底层算法或模型架构。
虽然 ImageAI 可以在具有中等 CPU 容量的系统上运行，但它针对 GPU 加速进行了优化，尤其是 NVIDIA GPU。这种优化可实现高性能、实时的计算机视觉操作，使其适用于需要快速处理视觉数据的苛刻应用程序。
ImageAI 的主要功能：
ImageAI 是一款多功能且功能强大的工具，适合希望将高级计算机视觉功能融入其项目的开发人员，它在易用性和尖端性能之间实现了平衡。