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Vom Konzept bis zum Launch folgen wir einer bewährten Methodik.
Wir analysieren Ihre Bilddaten, Lichtverhältnisse und Zielkategorien, um die geeignete Kamera-Hardware und Modelltypen auszuwählen.
Wir sammeln, bereinigen und annotieren Bilder mit Bounding Boxes oder Segmentierungsmasken, um qualitativ hochwertige Trainingsdaten zu erstellen.
Wir wählen die passende neuronale Netzarchitektur aus und trainieren das Modell mit PyTorch unter Vermeidung von Overfitting.
Wir konvertieren die trainierten Modelle in TensorRT- oder ONNX-Formate, um die Framerate zu maximieren und Latenzen zu minimieren.
Wir stellen das Modell als API-Mikroservice bereit und binden es in Ihre Datenbank, Ihr CMS oder Ihre Kamerasysteme ein.
Wir verteilen die Pipeline in der Cloud oder auf Edge-Geräten, überwachen die Genauigkeit und protokollieren Daten für zukünftige Optimierungen.
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