Code Mind Engineer

Code Mind Engineer - компания по разработке алгоритмов компьютерного зрения, с применением алгоритмов «few shot learning»

Few-shot learning - это подход в машинном обучении, который позволяет моделям обучаться на основе ограниченного количества примеров или обучающих данных. В отличие от традиционных методов, которые требуют большого объема данных для обучения, few-shot learning позволяет моделям быстро и эффективно обучаться на небольших наборах данных. Основная идея few-shot learning заключается в том, что модель должна быть способна обучаться на небольшом количестве примеров каждого класса или задачи, чтобы затем успешно обобщать на новые данные

download

Разметка изображений и извлечение признаков из изображений с помощью нейросетей

Разметка изображений - процесс присвоения тегов или категорий изображениям для их классификации. Извлечение признаков из изображений с помощью нейронных сетей - это процесс анализа изображений с использованием глубоких нейронных сетей для извлечения характеристик или признаков, которые могут быть использованы для распознавания объектов, классификации изображений или других задач компьютерного зрения.

Обучение алгоритмов «few-shot learning» для распознавания дефектов деталей с малым набором обучающих изображений

модель обучается на небольшом количестве обучающих примеров, что позволяет ей обобщать знания на новые задачи или классы данных с ограниченным количеством примеров. Это позволяет моделям быстро адаптироваться к новым задачам, эффективно использовать ограниченные данные, обобщать знания и снижать затраты на разметку данных

Тестирование и проверка точности предсказания алгоритмов "few-shot learning"

этот этап включает в себя использование небольшого количества обучающих примеров для обучения модели, а затем проверку ее способности делать предсказания на новых данных. Это позволяет оценить эффективность алгоритма в ситуациях, когда доступно ограниченное количество обучающих данных. Для оценки точности предсказаний обычно используют метрики, такие как точность, полнота, F1-мера и т. д.

Услуги, которые мы предоставляем

Разработка и настройка алгоритмов компьютерного зрения под конкретные потребности заказчика

Разработка алгоритмов компьютерного зрения - это процесс создания программных алгоритмов, которые позволяют компьютерам анализировать и интерпретировать изображения и видео. Эти алгоритмы используются для распознавания объектов, лиц, жестов, обнаружения движения, сегментации изображений и других задач, связанных с обработкой визуальной информации.

Создание прототипов и демонстрационных моделей для тестирования и оценки эффективности алгоритмов

Это процесс разработки небольших версий продукта или системы, которые используются для тестирования и оценки эффективности алгоритмов до создания полноценного продукта. Эти прототипы помогают разработчикам и исследователям понять, как работает их концепция, выявить проблемы и улучшить проект до финальной стадии разработки.

Интеграция алгоритмов компьютерного зрения в существующие системы и процессы компании

Оценка потребностей компании и определение целей интеграции. Выбор подходящих алгоритмов компьютерного зрения для решения задач компании. Разработка и тестирование алгоритмов на тестовых данных. Интеграция алгоритмов в существующие системы компании. Обучение сотрудников работе с новыми системами и процессами. Мониторинг и оптимизация работы алгоритмов для достижения поставленных целей компании

Консультации и обучение сотрудников заказчика в области компьютерного зрения

Услуги включают в себя предоставление экспертной помощи и обучение персонала заказчика по применению технологий компьютерного зрения для решения задач в их бизнесе. Это может включать в себя обучение по работе с программным обеспечением для обработки изображений, обучение использованию алгоритмов машинного зрения, а также консультации по оптимизации процессов с использованием технологий компьютерного зрения.