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Issus de la recherche

Des systèmes de vision bâtis sur des modèles préentraînés, avec moins d’étiquettes que vous ne le pensez.

Des systèmes de vision par ordinateur sur mesure qui partent de ce qu’un grand modèle préentraîné peut déjà faire, avant qu’on étiquette un exemple. C’est ainsi que nous cadrons l’inspection, les documents, la vidéo et la mesure.

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Pour qui

Bâti pour l’équipe qui le fait à la main.

Les fabricants, les services publics et les exploitants qui inspectent des pièces, des actifs ou des sites à partir d’images et de vidéos

Les organisations qui numérisent des archives, des formulaires et des pièces d’identité dont les images contiennent des informations absentes de la couche de texte

Les produits de sport, de santé et d’entraînement qui doivent mesurer la posture, des points clés ou le mouvement à partir de caméras ordinaires

Ce qu’il fait

Systèmes de vision par ordinateur, tâche par tâche.

Inspecter

Inspection et surveillance visuelles

Défauts, usure, occupation et changements détectés à partir de caméras fixes, de drones ou de photos prises à la main, avec un jeu d’évaluation étiqueté qui dit à quelle fréquence le système a raison avant qu’on lui fasse confiance.

Lire

Compréhension d’images de documents

Mise en page, tableaux, timbres, écriture manuscrite et signatures lus à partir de numérisations et de photos là où la reconnaissance de caractères seule échoue, pour alimenter les agents de traitement de documents.

Mesurer

Posture, points clés et correspondance

Posture du corps, points clés d’objets et appariement de points entre images et trames : les problèmes derrière l’analyse du mouvement, l’ajustement, le suivi et la réalité augmentée.

Adapter

Adaptation de modèles de fondation

Des modèles de vision et de diffusion préentraînés adaptés à votre domaine avec le plus petit jeu étiqueté qui atteint l’exactitude visée, et une réponse mesurée à la question de savoir si un modèle plus petit et moins cher suffirait.

Comment il est bâti

Le développement, dans l’ordre.

Chaque système ici est cadré comme un seul flux de travail borné, avec un indicateur de succès écrit et un seuil d’arrêt convenus avant le développement. Les étapes ci-dessous sont celles qui lui sont propres.

Le jeu d’évaluation d’abord

Un échantillon de vos images, étiqueté à la main avec votre équipe, devient le chiffre contre lequel le système est jugé. Il est convenu avant qu’un modèle soit choisi.

Référence avec des modèles préentraînés

Détection, segmentation, vision-langage et caractéristiques issues de la diffusion sont exécutées contre le jeu sans entraînement. Souvent, cette référence fait déjà la plus grande partie du chemin.

N’adapter que là où ça manque

Ajustement fin, réglage d’invites ou petit jeu étiqueté, choisis selon l’écart laissé par la référence et le coût pour le combler. La courbe d’exactitude est montrée avant d’acheter plus d’étiquetage.

Déployer là où sont les données

Sur l’appareil, sur votre matériel ou dans une région infonuagique canadienne, avec une surveillance de la dérive qui réexécute le jeu d’évaluation selon un horaire.

Où nous en sommes

Ce que nous exploitons aujourd’hui.

Nous n’avons pas encore publié d’étude de cas client en vision par ordinateur. Les premiers projets sont cadrés comme des pilotes, le jeu d’évaluation et le seuil d’arrêt écrits avant le début des travaux, ce qui est la façon dont chaque autre ligne de cette page a gagné ses études de cas.

Gouvernance

Comment il vérifie son travail.

Un jeu d’évaluation annoté par votre équipe détermine si le système peut être livré
Les images de personnes sont traitées selon une évaluation écrite des facteurs relatifs à la vie privée, et les visages ne sont pas identifiés à moins que le cas d’usage, la loi et vous ne l’exigiez tous
Les modèles peuvent tourner sur votre matériel ou dans une région infonuagique canadienne pour que les images ne quittent jamais votre contrôle

Le reste de la posture est publié sur notre page confiance et sécurité : un accès accordé par le client et révocable, des identifiants dans des coffres gérés, un résumé de gouvernance de l’IA aligné sur le cadre de gestion des risques liés à l’IA du NIST, nos sous-traitants, et une entente de traitement des données sur demande. Nous ne détenons pas de rapport SOC 2 et nous le disons là.

Questions

Systèmes de vision par ordinateur, en questions.

De combien de données étiquetées avons-nous besoin?

La quantité dépend de la tâche; les deux premières semaines servent à évaluer les données initiales selon le jeu d’évaluation convenu. Les modèles préentraînés portent l’essentiel du savoir visuel. Quelques centaines d’exemples étiquetés sont un point de départ courant pour une tâche étroite, et certaines tâches n’en demandent aucun. Quel que soit le nombre, vous voyez la courbe d’exactitude avant de payer plus d’étiquetage.

Bâtissez-vous sur PyTorch, YOLO ou des API de vision infonuagiques?

PyTorch pour tout ce que nous entraînons, et les familles préentraînées qui conviennent à la tâche : modèles de détection et de segmentation, modèles vision-langage, et caractéristiques issues de la diffusion là où les étiquettes sont rares. Les API de vision infonuagiques sont utilisées lorsqu’elles atteignent la barre et que les données peuvent quitter votre environnement. Sinon, le modèle tourne sur votre matériel.

Voir aussi

Où ce système se rattache.

Développement d’agents IA · Agents de traitement de documents

Les autres systèmes du catalogue : agents de qualification des prospects, agents de prospection sortante, agents de service à la clientèle, assistants de connaissances internes, systèmes d’optimisation publicitaire, automatisation des rapports clients, moteurs de contenu, serveurs MCP et interfaces appelables par des agents, agents d’exploitation en continu.

Catégorie de la Liste de fournisseurs en intelligence artificielle de SPAC : Perspectives et modélisation prédictive. Comment nous bâtissons des systèmes d’IA pour le gouvernement.

Parlez à l’équipe de développement au sujet de systèmes de vision par ordinateur

Nommez le flux de travail que vous voulez lui confier et nous répondons en moins de 24 heures avec notre avis sur la pertinence, la portée bornée que nous proposerions et le calcul du retour.

Des équipes que nous avons fait croître.

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

Où cela s’inscrit : voir le Système de croissance Strataigize, l’échelle que suit chaque mandat.

Commencez par un flux de travail.

Une consultation gratuite de 30 minutes avec l’équipe senior nomme le flux de travail que ce système devrait exécuter en premier et ce qu’il devrait coûter, que vous le bâtissiez avec nous ou non. La réservation se fait en anglais.

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Secteur public? Comment nous bâtissons pour le gouvernement.

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