
Espace de travail pour les données et l’annotation
Transformez une vidéo existante en images, recadrez ou redimensionnez les sources et gérez l’annotation, les jeux de données, l’entraînement et la révision dans un seul espace configurable.
Automatisez l’analyse d’images et de vidéos avec une solution de vision par ordinateur conçue selon les objets, les événements et les décisions qui comptent pour vous.
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Toutes les images et vidéos de circulation de cette page dérivent de « Street traffic.webm » par Editor. La source a été extraite, redimensionnée, réencodée sans audio et annotée; aucune approbation n’est sous-entendue. Source originale · Licence CC BY 3.0
La vision par ordinateur peut repérer un objet, lui attribuer une catégorie, en tracer précisément les contours et transformer une information visuelle en déclencheur de flux de travail. Nous adaptons le modèle et le processus de validation à l’environnement où la solution devra fonctionner — pas seulement à un jeu de données de démonstration.
Chaque mandat est adapté à votre réalité. Ces exemples illustrent l’étendue des systèmes et des flux de travail qui peuvent faire partie de ce service.

Transformez une vidéo existante en images, recadrez ou redimensionnez les sources et gérez l’annotation, les jeux de données, l’entraînement et la révision dans un seul espace configurable.
Créez et révisez des annotations rectangulaires, inspectez les superpositions visuelles et approuvez explicitement les annotations avant leur intégration aux données de référence.
Tracez précisément les contours avec des propositions assistées par IA et SAM, puis produisez des images et vidéos annotées pour la révision visuelle.

Exportez des versions numérotées d’entraînement, de validation et de test dans des formats compatibles YOLO, orchestrez l’entraînement et reliez les résultats révisés au reste du flux de travail.
Utilisez l’annotation assistée et les superpositions visuelles pour aider les réviseurs à cibler les étiquettes incertaines ou incorrectes.
Conservez des exports numérotés d’entraînement, de validation et de test afin de comparer et reproduire les itérations.
Entraînez les modèles selon vos objets, vos caméras, votre environnement et votre tolérance aux fausses détections.
Après validation, les sorties du modèle peuvent alimenter des mesures, des alertes, des dossiers ou des flux opérationnels plus larges.
La portée exacte varie selon le projet, mais les étapes de décision restent claires afin d’apprendre avant d’augmenter l’investissement.