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Qu'est ce que la Computer Vision
La vision par ordinateur (computer vision) est le domaine de l’intelligence artificielle permettant d’exploiter les images et videos. La rupture apportée par les réseaux de neurones en reconnaissance d’image a débloqué de nombreux cas d’usage depuis le milieu des années 2010.
A propos de
la Computer Vision
La computer vision fonctionne grâce à une combinaison d’algorithmes de deep learning et de machine learning entrainés sur une base de données d’images qui permettent à l’ordinateur de reconnaitre, identifier et classer des objects.
On observe une augmentation des projets de computer vision, que ce soit dans le secteur automobile ou bien celui de la santé en passant par la sécurité, la computer vision est devenue un domaine indispensable pour le développement technologique des entreprises. Elle permet d’automatiser des tâches de contrôle visuel grâce à des applications métiers qui permettent à l’humain de se concentrer sur des tâches à haute valeur ajoutée.
En découvrir plus sur la Computer Vision
Recherche & Développement autour de la Computer Vision
Nous savons que la Computer Vision devient essentielle dans beaucoup de projets, partant de ce constat Sicara lui consacre son pôle de recherche et développement afin d’anticiper les défis à venir de la computer vision :
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Etienne doctorant à Centrale Supélec réalise sa thèse avec Sicara sur le few-shot learning : des modèles de machine learning capables d’apprendre à partir d’un dataset contenant très peu d’images.
Ressources autour de sa thèse : une playlist de vidéos , son site web, son travail de recherche nommé Easy FSL -
Emna fait de la recherche sur le self-supervised learning, une méthode d’apprentissage reposant sur un réseau de neurones conçu pour ingérer des données non labellisées. L’algorithme crée lui-même les étiquettes qui lui permettront d’apprendre.
Solution logicielle embarquée de reconnaissance visuelle
Solution logicielle déployée sur un smartphone en mode offline pour aider les maintenanciers à reconnaître et gérer les stocks de plus de 575.000 cartes électroniques.
95 %
de classifications correctes
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