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Forschungsbasiert

Vision-Systeme auf vortrainierten Modellen gebaut, mit weniger Labels als Sie denken.

Maßgeschneiderte Computer-Vision-Systeme, die davon ausgehen, wie viel ein großes vortrainiertes Modell bei einer neuen visuellen Aufgabe schon leisten kann, bevor jemand ein Beispiel labelt. So scopen wir Inspektions-, Dokumenten-, Video- und Messsysteme.

Beratung buchen →Alle elf Systeme

Für wen

Gebaut für das Team, das das von Hand erledigt.

Hersteller, Versorger und Betreiber, die Teile, Assets oder Standorte aus Bildern und Video inspizieren

Organisationen, die Archive, Formulare und Ausweisdokumente digitalisieren, deren Bilder Informationen enthalten, die der Textebene fehlen

Sport-, Gesundheits- und Trainingsprodukte, die Pose, Keypoints oder Bewegung aus gewöhnlichen Kameras messen müssen

Was es tut

Computer-Vision-Systeme, Aufgabe für Aufgabe.

Inspizieren

Visuelle Inspektion und Monitoring

Defekte, Verschleiß, Belegung und Veränderung aus Festkameras, Drohnen oder Handfotos erkannt, mit einem gelabelten Evaluationsset, das sagt, wie oft das System richtig liegt, bevor man ihm vertraut.

Lesen

Dokumentenbildverständnis

Layout, Tabellen, Stempel, Handschrift und Unterschriften aus Scans und Fotos gelesen, wo OCR allein versagt, um die Dokumentenverarbeitungsagenten zu speisen.

Messen

Pose, Keypoints und Korrespondenz

Körperpose, Objekt-Keypoints und Punktzuordnung über Bilder und Frames: die Probleme hinter Bewegungsanalyse, Fitting, Tracking und Augmented Reality.

Adaptieren

Foundation-Model-Adaption

Vortrainierte Vision- und Diffusionsmodelle an Ihre Domäne adaptiert mit dem kleinsten gelabelten Set, das die Zielgenauigkeit erreicht, und einer gemessenen Antwort darauf, ob ein kleineres, günstigeres Modell genügen würde.

Wie es gebaut wird

Der Bau, der Reihe nach.

Jedes System hier ist als ein begrenzter Workflow definiert, mit einer schriftlichen Erfolgsmetrik und einem Abbruchschwellenwert, die vor dem Bau vereinbart werden. Die Schritte unten sind die, die ihm eigen sind.

Evaluationsset zuerst

Eine Stichprobe Ihrer Bilder, mit Ihrem Team per Hand gelabelt, wird zur Zahl, gegen die das System beurteilt wird. Es wird vereinbart, bevor ein Modell gewählt wird.

Baseline mit vortrainierten Modellen

Detektion, Segmentierung, Vision-Language und diffusionsbasierte Features werden ohne Training gegen das Set laufen gelassen. Oft ist diese Baseline bereits der Großteil des Weges.

Nur dort adaptieren, wo es fehlt

Fine-Tuning, Prompt-Tuning oder ein kleines gelabeltes Set, gewählt nach der Lücke, die die Baseline hinterlassen hat, und den Kosten, sie zu schließen. Die Genauigkeitskurve wird gezeigt, bevor mehr Labeling gekauft wird.

Dort deployen, wo die Daten sind

Auf dem Gerät, auf Ihrer Hardware oder in einer kanadischen Cloud-Region, mit Drift-Monitoring, das das Evaluationsset nach Zeitplan erneut laufen lässt.

Wo wir stehen

Was wir betreiben heute.

Wir haben noch keine Client-Computer-Vision-Fallstudie veröffentlicht. Die ersten Projekte werden als Piloten gescoped, mit dem Evaluationsset und dem Kill-Threshold vor Arbeitsbeginn geschrieben, was genau so ist, wie jede andere Zeile auf dieser Seite ihre Fallstudien verdient hat.

Governance

Wie es seine Arbeit prüft.

Ein von Ihrem Team beschrifteter Evaluationsdatensatz entscheidet darüber, ob das System ausgeliefert wird
Bilder von Personen werden unter einem geschriebenen Privacy Impact Assessment behandelt, und Gesichter werden nicht identifiziert, es sei denn, der Use Case, das Gesetz und Sie verlangen es alle
Modelle können auf Ihrer Hardware oder in einer kanadischen Cloud-Region laufen, sodass Bilder nie Ihre Kontrolle verlassen

Der Rest der Haltung ist auf unserer Seite Vertrauen und Sicherheit veröffentlicht: vom Kunden gewährter, widerrufbarer Zugang, Zugangsdaten in verwalteten Tresoren, eine KI-Governance-Zusammenfassung ausgerichtet am NIST AI Risk Management Framework, unsere Unterauftragsverarbeiter und eine DPA auf Anfrage. Wir halten kein SOC-2-Zertifikat und sagen das dort.

Fragen

Computer-Vision-Systeme, beantwortet.

Wie viele gelabelte Daten brauchen wir?

Die Menge hängt von der Aufgabe ab; in den ersten zwei Wochen werden die Ausgangsdaten am vereinbarten Evaluationssatz geprüft. Vortrainierte Modelle tragen den Großteil des visuellen Wissens. Ein paar hundert gelabelte Beispiele sind ein gängiger Startpunkt für eine enge Aufgabe, und manche Aufgaben brauchen keine. Wie auch immer die Zahl ist, Sie sehen die Genauigkeitskurve, bevor Sie mehr Labeling bezahlen.

Bauen Sie auf PyTorch, YOLO oder Cloud-Vision-APIs?

PyTorch für alles, was wir trainieren, und die vortrainierten Familien, die zur Aufgabe passen: Detektions- und Segmentierungsmodelle, Vision-Language-Modelle und diffusionsbasierte Features, wo Labels rar sind. Cloud-Vision-APIs werden genutzt, wo sie die Messlatte erfüllen und die Daten Ihre Tenancy verlassen dürfen. Sonst läuft das Modell auf Ihrer Hardware.

Siehe auch

Wo dieses System anschließt.

KI-Agenten-Entwicklung · Dokumentenverarbeitungsagenten

Die anderen Systeme im Katalog: Lead-Qualifizierungsagenten, Outbound-Vertriebsagenten, Kundensupport-Agenten, interne Wissensassistenten, Werbeoptimierungssysteme, Client-Reporting-Automatisierung, Content-Motoren, MCP-Server und agenten-aufrufbare Schnittstellen, Always-On-Operations-Agenten.

Kategorie in der Artificial Intelligence Source List von Public Services and Procurement Canada: Erkenntnisse und prädiktive Modellierung. Wie wir KI-Systeme für die Regierung bauen.

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Nennen Sie den Workflow, den Sie ihm übertragen wollen, und wir antworten innerhalb von 24 Stunden mit einer Einschätzung zur Passung, dem begrenzten Scope, den wir vorschlagen würden, und der Renditerechnung.

Teams, die wir wachsen ließen.

Kleo
Goodwill
GameGo
Hino Motors
Sad Panda Studios
StoryNest
Blush Blush
Stoic Forge
Beyond Score
MyPetHealth
TaskHive
Sincere Notes
Voices in my Head
Black Top Cabs
BeNow Trader
Crystalyze
24/7 AI Health
Aero Imagery
RepairFind
Prepr
Guiding Light
Freestyle Dance Studio
First Step Mobility
Noa Coach

Wo das hingehört: das Strataigize-Wachstumssystem ansehen, die Leiter jedes Engagements.

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