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Segmentazione semantica

Processo fondamentale della Computer Vision è il processo di segmentazione, che divide intere immagini in gruppi di pixel che possono quindi essere etichettati e classificati. In particolare, la segmentazione semantica cerca di capire il ruolo di ciascun pixel nell’immagine.

Ad esempio, nella figura sopra, oltre a riconoscere la persona, la strada, le auto, gli alberi, ecc., si deve anche delineare i confini di ciascun oggetto.

Pertanto, a differenza della classificazione, abbiamo bisogno di previsioni basate su pixel densi dai nostri modelli.

Un’architettura molto usata anche in questo campo è la Convolutional neural network

Tools & solution
Architettura

I framework e le applicazioni

Convolutional neural network

Nel settore della visione artificiale una delle innovazioni più promettenti negli ultimi anni sono state le reti neurali convoluzionali. Esse infatti hanno raggiunto una notevole rilevanza in quanto il loro record di errori di classificazione si è ridotto drasticamente, permettendo a Alex Krizhevsky di vincere la competizione mondiale nel 2012 di computer vision.

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I nostri servizi

Gli operatori sanitari, dai medici ai ricercatori, hanno bisogno di strumenti informatici potenti e flessibili che consentano loro di lavorare da qualsiasi luogo, sia che si trovino in ospedale, sul campo da casa.

Strategy

Sviluppiamo insieme al cliente la vision e gli obiettivi generali. Definiamo le metriche e le analisi per ottenere i risultati attesi.

Development

Le applicazioni più recenti dell'apprendimento automatico sono il rilevamento di oggetti, la classificazione di oggetti e l'estrazione di informazioni rilevanti da immagini, documenti grafici e video.

Data Analysis

Real time e Data Blending. Disciplina che applica logica e matematica ai dati, per fornire informazioni utili al fine prendere, rapidamente, decisioni migliori. L'analisi viene completata entro pochi secondi o minuti dall'arrivo di nuovi dati.

Deep Learning / Computer vision

L'obiettivo è creare modelli di reti neurali che sono in grado di autoapprendere e perfezionarsi nel tempo. Questa “automazione intelligente” permette di analizzare più dati e prendere decisioni tempestive.

Working Process
Come lavoriamo

Processo di raccolta e analisi di grandi volumi di dati per estrarre informazioni con l’obiettivo primario di dare alle organizzazioni intuizioni sulle condizioni di mercato, sul comportamento dei clienti, rendendo l’attività decisionale più efficace e veloce rispetto alla concorrenza.

Impacts

Implicazioni per l’organizzazione, per il business, per il mercato, per i processi, per nuove opportunità.

Reporting

Le analisi sono utili
se le informazioni che ci danno sono comprensibili dal target che le deve leggere. Il tutto nel modo più semplice possibile.

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Data discovery

Analytics
Avere i dati non è abbastanza. E’ necessario applicare delle analisi (analytics) che trasformino questi dati in “visioni” significative (insights)