3D трекинг тела
(skeletal tracking)
(skeletal tracking)
2D/3D распознавание лиц
и трекинг тела для серверных
и мобильных решений
и трекинг тела для серверных
и мобильных решений
Платформа для распознавания лиц
и активности человека
и активности человека
API для распознавания лиц
и трекинга тела в 2D/3D
и трекинга тела в 2D/3D
Оставьте заявку и наш менеджер свяжется с вами, чтобы обсудить детали
Оставьте заявку и наш менеджер свяжется с вами, чтобы обсудить детали
3DiVi
Core AI Platform
Cовременные модели машинного обучения для обработки видео и фото, адаптированные к вашему бизнесу, требующие минимальных усилий, опыта и инвестиций
Мы предоставляем клиентам возможности искусственного интеллекта для компьютерного зрения в виде «ИИ как услуга» через нашу программную платформу. Core AI подключается к ИТ-инфраструктуре клиентов через набор стандартных интерфейсов и позволяет пользователям использовать свои собственные данные для непрерывного обучения и обновления моделей.
Для многих клиентов, по сравнению с созданием собственной инфраструктуры ИИ для компьютерного зрения, на которую могут уйти годы и огромные инвестиции, использование Core AI для разработки моделей ИИ является гораздо более рентабельным.
Возможности
Core AI Platform
Быстрый старт
Получите собственную ML модель, используя инструменты автоматизациии - генератор синтетических данных, интеллектуальную разметку и AutoML
Human in the Loop
Удобные инструменты, позволяющие переобучить развернутую ML модель в фоновом режиме с использованием новых данных.
Federated Learning
Возможность локального или облачного развертывания для случаев, требующих конфиденциальности обучающих данных
Техническая Поддержка
Сократите время выхода на рынок с помощью нашей службы технической поддержки
Core AI состоит
из трех уровней
Базовые модели являются основой для экономически эффективного производства ML моделей промышленного уровня, адаптированных к обработке видео и фото данных.
Наша собственная платформа глубокого обучения позволяет создавать высокоэффективные ML модели для компьютерного зрения, покрывая все этапы - от обучения и развертывания, и включает в себя следующие инструменты:
Core AI Platform используется вместе с нашим собственным кластером графических процессоров с вычислительной мощностью 1,2 петафлопс и настраиваемой системой хранения. Система хранения оптимизирована для хранения огромного количества обучающих данных, допуская одновременные обращения на уровне миллионов в секунду. Мы прилагаем постоянные усилия для развития этой инфраструктуры, чтобы предоставить вычислительные ресурсы и крупномасштабное управление данными для обучения мощных моделей ИИ по низкой цене.
Инструмент генерации данных
Чтобы дополнить данные из реального мира, этот инструмент генерирует синтетические обучающие данные. Использование синтетических данных в обучении имеет ряд преимуществ: отсутствие необходимости ручной разметки данных; возможность получения большого объема данных при относительно небольших трудозатратах; возможность управления степенью разнообразия предъявляемых ситуаций и величиной вариаций путем выбора оптимальных параметров генерации; простота расширения набора данных (добавление новых целей и их параметров). возможность генерировать данные для случаев, редко встречающихся в реальности (например, производственные аварии, пожары и т.д.)
Инструмент разметки
Этот инструмент позволяет размечать данные для обучающей и тестовой выборки в полуавтоматическом режиме. Используя интеллектуальные технологии интерполяции, а также используя другие интеллектуальные усовершенствования, время разметки сокращается в 5-10 раз.
Веб-отладчик
Этот инструмент позволяет эффективно обучать модели, анализировать ошибки, строить метрики, графики и визуализировать результаты обучения, в том числе в динамическом режиме на различных подмножествах наборов данных. Это позволяет найти основные виды ошибок, а также тонкие моменты в работе модели, что позволяет сузить круг гипотез для проверки и ускорить достижение желаемого результата.
Инструмент сжатия и развертывания моделей
Эффективность выполнения, объем используемой памяти и энергопотребление являются решающими факторами при развертывании модели. Чтобы обеспечить переносимость на устройства с жесткими вычислительными средами, мы внедрили методы сжатия моделей, такие как квантование, сокращение и дистилляция, и включили их в конвейер производства моделей. Такие методы могут преобразовать обученную модель в облегченную модель, которая быстрее работает на периферийных устройствах и потребляет меньше памяти, сохраняя при этом сопоставимую точность.
Инструмент непрерывного обучения
Инструмент непрерывного обучения позволяет автоматизировать переобучение модели. Он охватывает весь срок службы модели, от ввода данных до измерения производительности в процессе эксплуатации. Непрерывное обучение гарантирует, что ваша модель будет обновлена, как только появятся признаки ухудшения или изменения в окружающей среде.
Инструмент конфиденциального обучения (в разработке)
Мы интегрируем передовые технологии конфиденциальных вычислений, чтобы обеспечить обучение моделей с данными клиентов, хранящимися на стороне клиента, без передачи необработанных образцов данных за счет комбинации ряда вычислительных технологий шифрования. Это обеспечивает безопасность данных, конфиденциальность данных и соответствие нормативным требованиям на протяжении всего производственного процесса.
Узнайте больше
о Core AI Platform
о Core AI Platform
Если стандартные тарифные планы не отвечают задачам или особенностям вашего бизнеса, будем рады разработать индивидуальный корпоративный тарифный план.
2D/3D распознавание лиц
и трекинг тела
и трекинг тела
Начните проект с 3DiVi
Заполните форму и мы свяжемся с Вами в ближайшее время
Этот веб-сайт хранит данные, такие как файлы cookie, для обеспечения основных функций сайта, а также для маркетинга, персонализации и аналитики. Оставаясь на этом сайте, вы указываете свое согласие с политикой обработки персональных данных.
OK