Services Avancés en Intelligence Artificielle
Prenez possession de la puissance de l’IA !
Apprentissage YOLO
- Détection en Temps Réel avec YOLO : notre service d’apprentissage YOLO permet une détection en temps réel les objets, assurant une réponse instantanée et efficace pour des applications critiques.
- Précision et Fiabilité : YOLO offre une précision exceptionnelle grâce à son approche unique d’inférence, fournissant des résultats fiables même dans des environnements complexes.
- Adaptabilité à Divers Scénarios : notre service d’apprentissage YOLO est conçu pour s’adapter à une variété de scénarios, que ce soit dans un laboratoire de recherche, un environnement extérieur ou tout autre contexte spécifique.
- Suivi des Benchmark avec Wandb : l’intégration de Wandb offre une visualisation en temps réel des performances de vos modèles, même durant l’apprentissage, englobant la précision, le rappel et la vitesse d’inférence. Cette intégration facilite la comparaison entre différents modèles et jeux de données.
Annotation de données
Nous offrons un service d’annotation de données couvrant divers formats tels que textuels, visuels (images, vidéos), comportementaux ou audio !
Découvrez notre nouveau jeu de données CherryChevre, élaboré avec l’INRAe. Il ouvre des perspectives pour le développement d’algorithmes. Ce jeu de données de 6 160 images annotées est spécifiquement conçu pour la détection de chèvres. Il ouvre des perspectives passionnantes dans des domaines comme l’agriculture de précision, le bien-être animal, et l’analyse du comportement.
Annotation de mouton
- Des prix compétitifs : nos prix sont très compétitifs, offrant une valeur exceptionnelle sans compromis sur la qualité.
- Expertise d’Annotation : annotations réalisées par des experts en vision par ordinateur et intelligence artificielle, garantissant une précision maximale des étiquettes.
- Tirez le meilleur parti de l’IA : assurer la haute qualité et la représentativité du jeu de données d’entraînement est essentiel pour améliorer la précision et la capacité de généralisation du modèle, permettant une analyse et une surveillance plus précises dans différents contextes. Prioriser la qualité sur la quantité est crucial pour une meilleure généralisation des modèles.
- Contribution à la Recherche : en fournissant des données annotées de haute qualité, nous jouons un rôle essentiel dans le développement d’algorithmes d’apprentissage automatique
Annotation de raisin
Image mutil-spectrales
- Distinguez-vous avec notre service d’annotation de polygones sur des images multi-spectrales. Notre approche méticuleuse garantit une précision exceptionnelle, permettant une identification détaillée et complète des éléments présents dans les images. Annotation utiliser dans l’article DeepIndices
La qualité d’un jeu de données joue un rôle crucial dans la performance d’un algorithme d’apprentissage machine. Un jeu de données de haute qualité, avec des annotations précises, améliore la précision du modèle. Il minimise les erreurs, renforçant ainsi sa robustesse. En revanche, un jeu de données de qualité inférieure, avec des annotations incorrectes et des images limitées, peut nuire à la précision du modèle.
Analyse hyper-spectrales
Explorez de nouvelles perspectives avec notre service d’analyse de données hyper-spectrales. Nous révélons des détails invisibles en examinant le spectre complet des données. Cela ouvre la porte à des découvertes significatives dans divers domaines comme la surveillance environnementale. Notre expertise permet d’extraire des informations riches et exploitables à partir de données hyper-spectrales. Cela redéfinit la manière dont vous percevez et utilisez ces informations.
À titre d’illustration, une expérimentation a été menée sur le raisin en collaboration avec des producteurs de champagne. À l’aide d’un dispositif d’acquisition hyper-spectral, un ensemble de spectres de raisin a été collecté. Divers cultivar de raisin ainsi que différents types de maladies ont été analysés. L’examen des spectres, présenté ci-dessous, permet de mettre en lumière des signatures spectrales distinctes afin d’identifier les maladies.
Grâce à ces données et à nos analyses fondées sur des algorithmes génétiques et la sélection séquentielle de caractéristiques (SFS), nous avons identifié un ensemble de bandes spectrales, particulièrement discriminantes. Plus précis que l’analyse en composantes principales (PCA), nos résultats ont conduit au développement d’un dispositif d’analyse embarqué en cours d’expérimentation. Des analyses similaires ont été conduites sur l’estimation de la concentration de tanins en laboratoire.