Ekspertyza Computer Vision

Przykłady zastosowań

Widzenie komputerowe obejmuje szeroki zakres technik umożliwiających analizę i zrozumienie obrazów w różnych formach. Poniższe przykłady stanowią jedynie niewielką część niezliczonych możliwych zastosowań: od prostego rozpoznawania obiektów po szczegółową interpretację złożonych scen.

Detekcja obiektów polega na automatycznym rozpoznawaniu i lokalizowaniu elementu na obrazie. Operacja ta często zapewnia większą precyzję niż sama klasyfikacja – pozwala na wygenerowanie ramki ograniczającej (bounding box) wokół wykrytego obiektu. Posiadanie tej wizualnej lokalizacji może być kluczowe w niektórych zastosowaniach, takich jak monitoring wideo czy identyfikacja produktów w sklepie.

Segmentacja semantyczna ma na celu automatyczne przypisanie kategorii – lub maski – do każdego piksela obrazu, co pozwala na bardzo precyzyjne wyodrębnienie różnych obszarów. Model segmentacji jest szczególnie istotny w dziedzinach takich jak precyzyjna kartografia dla systemów nawigacyjnych czy szczegółowa analiza tkanek w sektorze medycznym.

Estymacja pozy polega na analizie i lokalizacji kluczowych punktów ludzkiego ciała, takich jak stawy, w celu określenia postawy i wywnioskowania ruchów. Takie podejście okazuje się kluczowe w wielu dziedzinach – od monitorowania ćwiczeń sportowych, przez rehabilitację funkcjonalną, aż po tworzenie animacji w czasie rzeczywistym w branży rozrywkowej.

Visual Question Answering polega na automatycznym odpowiadaniu na pytanie zadane na podstawie obrazu, co wymaga połączenia widzenia komputerowego i przetwarzania języka naturalnego. W niektórych kontekstach, dzięki precyzyjnym zapytaniom, model Visual Question Answering jest w stanie wydobyć dokładniejsze informacje niż te dostarczane przez Image Captioning.

Nasza wiedza w służbie Państwa projektu

Wykorzystujemy najwydajniejsze na rynku wstępnie wytrenowane modele Deep Learning, takie jak klasyfikatory ResNet, model detekcji YOLO czy model segmentacji SAM. W zależności od Państwa produktu lub potrzeb biznesowych, dobieramy najbardziej odpowiedni model i przeprowadzamy jego fine-tuning na Państwa danych, aby osiągnąć maksymalną wydajność.

Czy Państwa model wizyjny ma być zintegrowany z aplikacją biznesową? Dostępny dla setek lub tysięcy użytkowników, przy jednoczesnej optymalizacji kosztów hostingu? Czy musi zostać dostosowany do systemu wbudowanego o ograniczonej mocy obliczeniowej? Galadrim wspiera Państwa na każdym etapie projektu, dzięki doświadczonym inżynierom specjalizującym się w integracji i wdrażaniu złożonych modeli AI.

Zespół

Jesteśmy zespołem 30 inżynierów i konsultantów, pasjonujących się sztuczną inteligencją oraz praktycznym zastosowaniem najnowszych osiągnięć badawczych. Naszą misją jest demokratyzacja i uproszczenie wykorzystania AI dla wszystkich naszych klientów.

Porozmawiajmy o moim projekcie

Pablo, Partner & Head of AI

Absolwent HEC, Pablo jest odpowiedzialny za rozwój biznesowy Galadrim w obszarze AI oraz doradza naszym klientom w strategicznych aspektach ich projektów. Wcześniej Pablo pracował jako wykładowca matematyki na uczelni wyższej.

Zobacz profil na LinkedIn

Benjamin, Partner & CTO AI

Inżynier, absolwent École Polytechnique i Corps des Mines, Benjamin zarządza zespołem technicznym i doradza naszym klientom w zakresie technologii najlepiej dopasowanych do ich potrzeb. Po odejściu z wyższej służby publicznej zajął się przedsiębiorczością, pełniąc kilka ról jako Lead Techniczny.

Zobacz profil na LinkedIn

Nasze realizacje

Obraz

Rozpoznawanie modeli opakowań

Rozwój i fine-tuning modelu umożliwiającego rozpoznawanie jednego z 25 000 wzorów opakowań Guillin na podstawie zdjęcia.

Stworzenie dedykowanej aplikacji mobilnej do zbierania danych i operacyjnego wykorzystania modelu przez 250 przedstawicieli handlowych Grupy.
Adaptacja i fine-tuning wstępnie wytrenowanych modeli klasyfikacji i detekcji.
Wdrożenie aplikacji i modeli na dostosowanej infrastrukturze.

Wideo

Analiza wideo gestu kosmetycznego

We współpracy z działem neuronauki Chanel, opracowanie algorytmów rozpoznawania wideo w celu naukowej obiektywizacji aplikacji produktów kosmetycznych przez klientów.

Implementacja algorytmów rozpoznawania wideo w Python z użyciem MediaPipe do identyfikacji głowy, dłoni i palców.
Śledzenie i rejestracja ruchów podczas aplikacji produktu (masaż półkolisty, wklepywanie itp.).
Wykorzystanie AI do zliczania i kategoryzacji ruchów w celu ekstrakcji metryk fizycznych (liczba, rodzaj, czas trwania).
Cel produktu: ocena łatwości stosowania kosmetyku na podstawie mierzalnych danych.

Semantyczne

Wyszukiwanie obrazów

We współpracy z YourArt, projekt i rozwój funkcji AI zintegrowanej z platformą yourart.art, umożliwiającej wyszukiwanie dzieł sztuki na podstawie zapytań tekstowych lub graficznych.

Implementacja modeli semantycznego osadzania obrazu i tekstu w celu generowania reprezentacji wektorowych.
Rozwój algorytmu wyszukiwania najbliższych sąsiadów (wyszukiwanie ANN).

Czym jest Computer Vision?

Nasza wiedza w służbie Państwa projektu

Zespół

Nasze realizacje

Nasze technologie