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Guiados por la investigación

Sistemas de visión construidos sobre modelos preentrenados, con menos etiquetas de las que cree.

Sistemas de visión por computadora a medida que parten de cuánto puede hacer ya un modelo grande preentrenado en una tarea visual nueva antes de que alguien etiquete un ejemplo. Así acotamos sistemas de inspección, documentos, video y medición.

Reservar una consulta →Los once sistemas

Para quién

Construido para el equipo que lo hace a mano.

Fabricantes, servicios públicos y operadores que inspeccionan piezas, activos o sitios desde imágenes y video

Organizaciones que digitalizan archivos, formularios y documentos de identidad cuyas imágenes contienen información que la capa de texto omite

Productos de deporte, salud y entrenamiento que necesitan postura, puntos clave o movimiento medidos desde cámaras ordinarias

Qué hace

Sistemas de visión por computadora, tarea por tarea.

Inspeccionar

Inspección visual y monitoreo

Defectos, desgaste, ocupación y cambio detectados desde cámaras fijas, drones o fotos de mano, con un conjunto de evaluación etiquetado que dice con qué frecuencia el sistema acierta antes de confiarle.

Leer

Comprensión de documentos en imagen

Layout, tablas, sellos, escritura a mano y firmas leídos desde escaneos y fotos donde el OCR solo falla, alimentando a los agentes de procesamiento de documentos.

Medir

Postura, puntos clave y correspondencia

Postura corporal, puntos clave de objetos y emparejamiento de puntos entre imágenes y fotogramas: los problemas detrás del análisis de movimiento, el ajuste, el seguimiento y la realidad aumentada.

Adaptar

Adaptación de modelos de base

Modelos de visión y de difusión preentrenados adaptados a su dominio con el conjunto etiquetado más pequeño que alcanza la exactitud objetivo, y una respuesta medida a si bastaría un modelo más pequeño y más barato.

Cómo se construye

El desarrollo, en orden.

Cada sistema aquí se acota como un solo flujo, con un indicador de éxito escrito y un umbral de corte acordados antes del desarrollo. Los pasos de abajo son los que le son propios.

El conjunto de evaluación primero

Una muestra de sus imágenes, etiquetada a mano con su equipo, se vuelve el número contra el que se juzga el sistema. Se acuerda antes de elegir cualquier modelo.

Referencia con modelos preentrenados

Detección, segmentación, visión-lenguaje y rasgos basados en difusión se corren contra el conjunto sin entrenar. A menudo esa referencia ya está casi ahí.

Adaptar solo donde se queda corto

Ajuste fino, ajuste de consignas o un conjunto etiquetado pequeño, elegido por el hueco que dejó la referencia y el costo de cerrarlo. La curva de exactitud se muestra antes de comprar más etiquetado.

Desplegar donde están los datos

En el dispositivo, en su hardware o en una región de nube canadiense, con monitoreo de deriva que vuelve a correr el conjunto de evaluación con horario.

Dónde estamos

Lo que operamos hoy.

Aún no hemos publicado un caso de estudio de visión por computadora de un cliente. Los primeros proyectos se acotan como pilotos, con el conjunto de evaluación y el umbral de corte escritos antes de que empiece el trabajo, que es como cada otra línea de esta página se ganó sus casos de estudio.

Gobernanza

Cómo verifica su propio trabajo.

Un conjunto de evaluación etiquetado por su equipo determina si el sistema puede entregarse
Las imágenes de personas se tratan bajo una evaluación de impacto de privacidad escrita, y no se identifican rostros salvo que el caso de uso, la ley y usted lo exijan
Los modelos pueden correr en su hardware o en una región de nube canadiense para que las imágenes no salgan de su control

El resto de la postura está publicado en nuestra página de confianza y seguridad: un acceso concedido por el cliente y revocable, credenciales en cofres gestionados, un resumen de gobernanza de IA alineado con el marco de gestión de riesgos de IA del NIST, nuestros subcontratistas, y un acuerdo de tratamiento de datos a pedido. No tenemos un informe SOC 2 y lo decimos ahí.

Preguntas

Sistemas de visión por computadora, en preguntas.

¿Cuántos datos etiquetados necesitamos?

La cantidad depende de la tarea; las dos primeras semanas evalúan los datos iniciales frente al conjunto de evaluación acordado. Los modelos preentrenados cargan la mayor parte del saber visual. Unos cientos de ejemplos etiquetados es un punto de partida habitual para una tarea estrecha, y algunas tareas no necesitan ninguno. Sea cual sea el número, usted ve la curva de exactitud antes de pagar más etiquetado.

¿Construyen sobre PyTorch, YOLO o APIs de visión en la nube?

PyTorch para todo lo que entrenamos, y las familias preentrenadas que encajan con la tarea: modelos de detección y segmentación, modelos visión-lenguaje y rasgos basados en difusión donde escasean las etiquetas. Las APIs de visión en la nube se usan donde cumplen la barra y los datos pueden salir de su tenencia. Si no, el modelo corre en su hardware.

Ver también

Dónde se conecta este sistema.

Desarrollo de agentes de IA · Agentes de procesamiento de documentos

Los otros sistemas del catálogo: agentes de calificación de leads, agentes de prospección saliente, agentes de soporte al cliente, asistentes de conocimiento interno, sistemas de optimización publicitaria, automatización de informes a clientes, motores de contenido, servidores MCP y superficies invocables por agentes, agentes de operación continua.

Categoría de la Lista de proveedores de inteligencia artificial de SPAC: Perspectivas y modelado predictivo. Cómo construimos sistemas de IA para el gobierno.

Hable con el equipo de desarrollo sobre sistemas de visión por computadora

Nombre el flujo que quiere confiarle y respondemos en menos de 24 horas con nuestro juicio sobre el encaje, el alcance acotado que propondríamos y el cálculo del retorno.

Equipos que hemos hecho crecer.

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

Dónde encaja esto: ver el Sistema de crecimiento Strataigize, la escala que sigue cada encargo.

Empiece por un flujo de trabajo.

Una consulta gratuita de 30 minutos con el equipo senior nombra el flujo que este sistema debería ejecutar primero y lo que debería costar, lo construya o no con nosotros. La reserva es en inglés.

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