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Baseado em pesquisa

Sistemas de visão construídos em modelos pré-treinados, com menos rótulos do que você pensa.

Sistemas de visão computacional sob medida que partem de quanto um grande modelo pré-treinado já pode fazer para uma nova tarefa visual antes de alguém rotular um exemplo.

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Para quem

Construído para a equipe que faz isso à mão.

Fabricantes, concessionárias e operadores que inspecionam peças, ativos ou locais a partir de imagens e vídeo

Organizações que digitalizam arquivos, formulários e documentos de identidade cujas imagens contêm informações ausentes na camada de texto

Produtos de esporte, saúde e treinamento que precisam medir pose, keypoints ou movimento de câmeras comuns

O que faz

Sistemas de visão computacional, tarefa por tarefa.

Inspecionar

Inspeção visual e monitoramento

Defeitos, desgaste, ocupação e mudança detectados a partir de câmeras fixas, drones ou fotos à mão, com um conjunto de avaliação rotulado.

Ler

Compreensão de documentos em imagem

Layout, tabelas, carimbos, escrita à mão e assinaturas lidos de scans e fotos onde o OCR sozinho falha.

Medir

Pose, keypoints e correspondência

Pose corporal, keypoints de objetos e correspondência de pontos entre imagens e frames.

Adaptar

Adaptação de foundation models

Modelos de visão e difusão pré-treinados adaptados ao seu domínio com o menor conjunto rotulado que atinge a precisão alvo.

Como é construído

O desenvolvimento, em ordem.

Cada sistema aqui é delimitado como um único fluxo, com um indicador de sucesso escrito e um limiar de corte acordados antes do desenvolvimento. Os passos abaixo são os que lhe são próprios.

Conjunto de avaliação primeiro

Uma amostra das suas imagens, rotulada à mão com seu time, vira o número contra o qual o sistema é julgado.

Baseline com modelos pré-treinados

Detecção, segmentação, visão-linguagem e features baseados em difusão são executados contra o conjunto sem treino.

Adaptar apenas onde falta

Fine-tuning, prompt tuning ou um pequeno conjunto rotulado, escolhido pela lacuna que a baseline deixou.

Implantar onde os dados estão

No dispositivo, no seu hardware ou em uma região de nuvem canadense, com monitoramento de drift.

Onde estamos

O que operamos hoje.

Ainda não publicamos um estudo de caso de visão computacional de cliente. Os primeiros projetos são delimitados como pilotos, com o conjunto de avaliação e o limite de parada escritos antes do início do trabalho, que é como cada outra linha desta página conquistou seus estudos de caso.

Governança

Como ele verifica o que faz.

Um conjunto de avaliação rotulado pela sua equipe determina se o sistema pode ser entregue
Imagens de pessoas são tratadas sob avaliação de impacto de privacidade escrita
Modelos podem rodar no seu hardware ou em região de nuvem canadense

O restante da postura está publicado na nossa página de confiança e segurança: acesso concedido pelo cliente e revogável, credenciais em cofres gerenciados, um resumo de governança de IA alinhado ao framework de gestão de riscos de IA do NIST, nossos subprocessadores, e um acordo de tratamento de dados sob pedido. Não temos um relatório SOC 2 e dizemos isso lá.

Perguntas

Sistemas de visão computacional, em perguntas.

Quantos dados rotulados precisamos?

A quantidade depende da tarefa; as duas primeiras semanas avaliam os dados iniciais com o conjunto de avaliação acordado. Modelos pré-treinados carregam a maior parte do conhecimento visual.

Constroem em PyTorch, YOLO ou APIs de visão na nuvem?

PyTorch para tudo que treinamos, e as famílias pré-treinadas que se encaixam na tarefa.

Ver também

Onde este sistema se conecta.

Desenvolvimento de agentes de IA · Agentes de processamento de documentos

Os outros sistemas do catálogo: agentes de qualificação de leads, agentes de vendas outbound, agentes de suporte ao cliente, assistentes de conhecimento interno, sistemas de otimização de anúncios, automação de relatórios a clientes, motores de conteúdo, servidores MCP e superfícies chamáveis por agentes, agentes de operação contínua.

Categoria da Lista de fornecedores de inteligência artificial da SPAC: Insights e modelagem preditiva. Como construímos sistemas de IA para o governo.

Fale com a equipe de desenvolvimento sobre sistemas de visão computacional

Nomeie o fluxo que quer confiar a ele e respondemos em menos de 24 horas com nosso julgamento sobre o encaixe, o escopo delimitado que proporíamos e o cálculo do retorno.

Times que fizemos crescer.

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

Onde isso se encaixa: ver o Sistema de crescimento Strataigize, a escada de cada engajamento.

Comece por um fluxo de trabalho.

Uma consulta gratuita de 30 minutos com a equipe sênior nomeia o fluxo que este sistema deveria executar primeiro e o que deveria custar, construa ou não conosco. A reserva é em inglês.

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Setor público? Como construímos para o governo.

Nota 5,0 no Clutch