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Guidato dalla ricerca
Sistemi di visione costruiti su modelli preaddestrati, con meno etichette di quanto pensiate.
Sistemi di visione artificiale su misura, guidati dal nostro Chief AI Scientist, la cui ricerca dottorale ha mostrato quanto un grande modello preaddestrato puo fare su un nuovo compito visivo prima che qualcuno etichetti un esempio. Quella ricerca e ora il modo in cui definiamo l'ambito di sistemi di ispezione, documentali, video e misurazione.
Per chi
Costruito per il team che lo fa a mano.
Produttori, utility e operatori che ispezionano parti, asset o siti da immagini e video
Organizzazioni che digitalizzano archivi, moduli e documenti di identita dove l'immagine, non il livello di testo, contiene l'informazione
Prodotti sportivi, sanitari e di allenamento che hanno bisogno di postura, keypoint o movimento misurati da telecamere ordinarie
Cosa fa
Sistemi di visione artificiale, compito per compito.
Ispezione visiva e monitoraggio
Difetti, usura, occupazione e cambiamento rilevati da telecamere fisse, droni o foto a mano, con un set di valutazione etichettato che dice quanto spesso il sistema ha ragione prima di fidarsi di lui.
Comprensione di immagini documentali
Layout, tabelle, timbri, scrittura a mano e firme letti da scansioni e foto dove il solo OCR fallisce, alimentando gli agenti di elaborazione documenti.
Postura, keypoint e corrispondenza
Postura corporea, keypoint di oggetti e corrispondenza di punti tra immagini e fotogrammi: i problemi dietro l'analisi del movimento, il fitting, il tracking e la realta aumentata. I metodi pubblicati del nostro responsabile trovano keypoint senza dati di addestramento etichettati a mano.
Adattamento di modelli fondazionali
Modelli di visione e di diffusione preaddestrati adattati al vostro dominio con il piu piccolo set etichettato che raggiunge l'accuratezza target, e una risposta misurata sul fatto che un modello piu piccolo e meno costoso sarebbe sufficiente.
Come si costruisce
Lo sviluppo, in ordine.
Ogni sistema qui è delimitato come un solo flusso, con un indicatore di successo scritto e una soglia di interruzione concordati prima dello sviluppo. I passi sotto sono quelli che gli sono propri.
Set di valutazione per primo
Un campione delle vostre immagini, etichettato a mano con il vostro team, diventa il numero contro cui il sistema viene giudicato. Viene concordato prima della scelta di qualsiasi modello.
Baseline con modelli preaddestrati
Detection, segmentazione, vision-language e feature basate sulla diffusione vengono eseguite contro il set senza addestramento. Spesso quella baseline e gia gran parte del percorso.
Adattare solo dove manca
Fine-tuning, prompt tuning o un piccolo set etichettato, scelto in base al divario lasciato dalla baseline e al costo per chiuderlo. La curva di accuratezza viene mostrata prima di acquistare altro etichettamento.
Deployare dove sono i dati
Sul dispositivo, sul vostro hardware o in una regione cloud canadese, con monitoraggio della deriva che riesegue il set di valutazione a orario.
Dove siamo
Ciò che gestiamo oggi.
Questa linea e guidata da Eric Hedlin, Ph.D., il nostro Chief AI Scientist. I suoi paper come primo autore a NeurIPS 2023 e CVPR 2024 hanno mostrato che un modello di diffusione preaddestrato sa gia dove si trovano i punti corrispondenti in due immagini e dove siedono i keypoint di un oggetto, senza esempi etichettati, e il suo paper CVPR 2025, scritto con coautori di Qualcomm AI Research, ha reso piu economico addestrare l'adattamento di grandi modelli. Non abbiamo ancora pubblicato un caso studio di visione artificiale per un cliente. I primi progetti vengono definiti come piloti, con il set di valutazione e la soglia di eliminazione scritti prima dell'inizio del lavoro, che e come ogni altra linea di questa pagina si e guadagnata i propri casi studio.
Governance
Ciò che una persona approva ancora.
- Un set di valutazione etichettato dal vostro team decide se il sistema viene rilasciato, non una demo
- Le immagini di persone vengono gestite secondo una valutazione d'impatto sulla privacy scritta, e i volti non vengono identificati a meno che il caso d'uso, la legge e voi non lo richiediate tutti
- I modelli possono girare sul vostro hardware o in una regione cloud canadese cosi le immagini non lasciano mai il vostro controllo
Il resto della postura è pubblicato sulla nostra pagina di fiducia e sicurezza: accesso concesso dal cliente e revocabile, credenziali in vault gestiti, un riepilogo di governance dell’IA allineato al framework di gestione del rischio IA del NIST, i nostri sub-processori, e un accordo sul trattamento dei dati su richiesta. Non deteniamo un report SOC 2 e lo diciamo lì.
Prezzi
Pubblicati, non nascosti.
Piloti da $25.000 a $60.000 a prezzo fisso, retainer di produzione da $8.000 al mese. Ogni progetto di IA inizia con un audit di opportunità di IA da 7.500 USD in due settimane, accreditato al progetto se continua, e un pilota è un solo flusso delimitato sui vostri dati reali, da 30 a 90 giorni, con un indicatore di successo scritto e una soglia di interruzione. Telecamere, hardware e tempo di etichettamento vengono tariffati separatamente e per iscritto.
L’elenco completo è nella pagina dei prezzi. I prezzi sono in dollari USA.
Domande
Sistemi di visione artificiale, in domande.
Quanti dati etichettati servono?
Costruite su PyTorch, YOLO o API di visione cloud?
Quanto costa un progetto di visione artificiale?
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Dove questo sistema si collega.
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Piloti da $25.000 a $60.000 a prezzo fisso, retainer di produzione da $8.000 al mese
Fasce reali, pubblicate. La spesa pubblicitaria resta nei suoi account.
Vedere la tabella prezzi completa →Dove si colloca: vedere il Sistema di crescita Strataigize, la scala di ogni incarico.
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