Dans cette vidéo, Aleksandar Gostojic et Francesco Gizzarelli nous expliquent comment, en travaillant en équipe, ils mettent leurs expertises de docteur en astrophysique et en physique des particules aux services des clients.
Retrouvez toutes nos autres videos sur notre chaîne YouTube. I-L’apport de la génération de données synthétiques pour l’IA L’accès à une grande quantité d’images est crucial pour les applications de Deep Learning (DL) et notamment en Computer Vision (CV). Nous avons vu ces dernières années beaucoup de discussions sur les approches data […]
Détecter les régions de tuyaux métalliques contenant des défauts (d’une profondeur supérieur à 2 mm) provenant de la corrosion en utilisant les images et les mesures d’inspection.
Détecter automatiquement des objets manquants ou non attendus dans un ensemble d’objets.
Le modèle YOLO, sorti en 2015, constitua une percée considérable dans le domaine de la Computer Vision. Il fut l’un des premiers modèles de détection à offrir des résultats de bonne qualité en temps réel là où auparavant il était difficile de concilier vitesse d’exécution et justesse. Il est depuis devenu une référence en la matière. YOLO est un modèle de détection single-stage, autrement dit les processus de localisation et d’identification d’objets dans une image sont réunis en une seule étape.
Détection des équipements de sécurité et de distanciation, analyse des flux vidéos d’une caméra en temps réel, entrainement séparé sur la détection de chaque équipement.
2020 ? Une année hautement perturbée au niveau mondial, bien sûr, et pourtant une année réussie pour Aquila Data Enabler, ses clients et ses collaborateurs. Malgré la crise sanitaire, Aquila Data Enabler a su repenser ses organisations, renforcer ses expertises et développer son pool de clients. A la clé, de belles réussites en 2020. En […]
Le samedi 12 décembre 2020, sur BFM Business, Stéphane George, fondateur et CEO d’Aquila Data Enabler, a été interviewé sur le plateau de l’émission “l’Hebdo des PME”, présentée par la journaliste Jeanne Baron. Stéphane y a abordé l’activité d’Aquila, l’actualité et les enjeux actuels de la DataScience. L’Hebdo des PME est à voir ou écouter […]
De la classification d’images au transfert de style, en passant par la détection d’objets, les applications au sein des entreprises se multiplient. Dans cet article, nous présentons plus spécifiquement les réseaux de neurones convolutionnels, utilisés pour les tâches de classification d’images et de détection d’objets.
