Applikationer

Applikationer och tillämpningar

Med DENKweit's AI hub kan man enkelt annotera för att upptäcka defekter, identifiera föremål eller varför inte räkna artiklar? Med enkel steg-för-steg konfigurering behöver man inga som helst för-kunskaper inom programmering, allt som krävs är PC-vana!

Hubben är webbaserad, vilket innebär att all datainlärning sker online via DENKweits hårdvaruresurser. Den inlärda datan går givetvis att överföra till offline-mjukvaran om det skulle finnas hinder med att koppla upp utrustningen mot nätet.

Att Annotera bilder i AI innebär att man lägger till metadata eller etiketter till olika delar av en bild för att ge sammanhang eller information till maskininlärningsalgoritmer. Denna process är avgörande för att träna modeller i datorseendeuppgifter. Det finns olika annoteringstekniker, t.ex. avgränsningsrutor, polygoner, nyckelpunkter och semantisk segmentering.

Vid objektdetektering ritas till exempel avgränsningsrutor runt intressanta objekt. Varje ruta förses med information om t.ex. objektklass och plats. Detta hjälper AI-algoritmen att lära sig känna igen och lokalisera objekt i nya bilder.

Semantisk segmentering innebär att varje pixel i en bild märks med en motsvarande klass, vilket skapar en pixelvis mask. Detta är användbart för att förstå de exakta gränserna för objekt och deras relationer i bilden.

Annotering av nyckelpunkter identifierar specifika punkter på objekt, vilket underlättar uppgifter som posestimering. Varje nyckelpunkt är associerad med en viss del av objektet, som lederna på en person. Dessa annoteringar fungerar som den grundläggande sanningen för att träna AI-modeller, så att de kan generalisera och göra korrekta förutsägelser på nya, osedda data.

Kontakta oss gärna för mer information!

Nedanför finner ni några exempel på användningsområden