适合谁
为还在手动完成这件事的团队而建。
通过图像和视频检查零件、资产或现场的制造企业、公用事业单位和
正在将档案、表单和身份证件数字化的机构，这些材料的图像中包含文本层未能提取
需要用普通摄像头测量姿态、关键点或动作的运动、健康与训练
它做什么
计算机视觉系统，逐项来看。
视觉检测与监控
用固定摄像头、无人机或手持拍摄的照片识别缺陷、磨损、占用情况和变化；在系统被信任之前，先用一套已标注的评测集说明它的
文档图像理解
在只靠 OCR 无法奏效的扫描件和照片中读取版面、表格、印章、手写和签名，并把结果送入文档处理
姿态、关键点与对应关系
人体姿态、物体关键点，以及跨图像和跨帧的点匹配：动作分析、贴合、追踪和增强现实背后
基础模型适配
用能达到目标准确率的最小标注集，把预训练视觉模型和扩散模型适配到您的领域；同时用实测回答一个问题：更小、更便宜的模型是不是也
如何搭建
开发过程，按顺序展开。
这里的每个系统都收敛为一条工作流，成功指标和终止阈值在开发开始之前就写下来并达成一致。下面这些步骤是这套
先定评测集
取您的一批图像样本，与您的团队一起人工标注，它就成了评判系统的那个数字。这件事在选定任何模型之前就
用预训练模型做基线
检测、分割、视觉语言模型和基于扩散模型的特征，不经训练直接在这套评测集上跑一遍。基线往往已经走完了
只在不足之处做适配
微调、提示词调优，还是一小批标注数据，取决于基线留下的差距和补上它的成本。在您为更多标注付钱之前，先看到准确
在数据所在之处部署
在设备端、您自己的硬件上，或加拿大的云区域中运行，并配有按计划重跑评测集的
我们的现状
我们运行的系统，就在今天。
我们尚未公布客户的计算机视觉案例研究。最初的几个项目都按试点来界定范围，评测集和终止阈值在工作开始之前就写清楚，本页其他每条业务线的案例正是这样攒
治理
它如何检查自己的工作。
- 以您的团队标注的评估集为依据，决定系统是否上线
- 涉及人像的图像按书面的隐私影响评估处理；除非使用场景、法律和您三方都要求，否则不做人脸识别
- 模型可以跑在您自己的硬件上或加拿大的云区域中，图像始终不脱离您的掌控
其余的安全态势内容，都公布在我们的信任与安全页面：客户授予、可随时撤销的访问权限，凭据存放在受管密钥库中，一份对齐 NIST AI 风险管理框架的 AI 治理概要，我们的子处理方清单，以及可按需提供的数据处理协议（DPA）。我们没有 SOC 2 报告，这一点我们也写在那
常见问题
计算机视觉系统，逐问解答。
我们需要多少标注数据？
你们基于 PyTorch、YOLO 还是云端视觉 API 构建？
就 计算机视觉系统 联系开发团队
说出您想交给它处理的那条工作流，我们会在 24 小时内回复：是否合适、我们会提出怎样的有边界范围，以及回报
我们帮助成长起来
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