Нейромодуль

Программа для ЭВМ
НЕЙРОМОДУЛЬ

ЯДРО ОБРАБОТКИ МОДЕЛЕЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Программа предназначена для обеспечения процессов создания, настройки, обучения и выполнения анализа изображений с помощью нейронных сетей.

Добавь нейронные сети для анализа изображений в свое ПО

Программа предназначена для обеспечения процессов создания, настройки, обучения и выполнения анализа изображений с помощью нейронных сетей.
Основной способ использования Программы заключается в ее интеграции со сторонними программами для ЭВМ и системами.

Ваша программа будет обеспечивать пользовательский интерфейс и бизнес процесс, а Нейромодуль возьмет на себя функциональное ядро работы с нейросетями. Таким образом, вы обеспечите легкий способ получения преимуществ нейронных сетей в своей программе или информационной системе, не занимаясь собственной разработкой в этой области.

Также мы поставили себе цель в виде исправления весомых недостатков и особенностей существующих платформ для работы с нейронными сетями, которые вносят дополнительные требования и ограничения как к процессу анализа, так и к процессу обучения.

Описание функциональных характеристик

создание новой модели нейронной сети типа «Сегментация»;
создание новой модели нейронной сети типа «Поиск объектов»;
обучение модели нейронной сети по подготовленному набору изображений с разметкой;
выполнение анализа изображения по обученной ранее модели;
выполнение аугментации размеченных изображений в процессе обучения;
удаленный мониторинг состояния обучения модели;
обучение по частично размеченным изображениям
анализ части изображения по обученной модели
обучение и анализ по панорамным снимкам
выполнение обучения модели нейронной сети на нескольких видеокартах;
доступ к функциональности посредством сетевых POST запросов;
формирование массива данных для построения графика обучения модели нейронной сети.

Уникальные функциональные характеристики

ОБУЧАЮЩАЯ ВЫБОРКА

В обучающей выборке могут использоваться изображения различного размера и форматов (*.png, *.bmp, *.jpg).

Поддержка панорамных снимков для разметки и использования в обучении.

Специализированный механизм частичной разметки изображений для обучения - нет необходимости размечать все изображение.

Поддержка работы с физическим масштабом изображения. Это актуально для тех задач, где можно явно указать физический размер объектов на изображениях (микроскопия плоского поля, фото, видео стенды). В данных областях, один и тот же образец может сниматься с разным увеличением и нейронной сети необходимо каким-то образом сообщить, что на изображениях находятся одни и те же объекты, но сняты они на разных увеличениях.

Анализ изображений

Для анализа могут использоваться изображения различного размера и форматов (*.png, *.bmp, *.jpg).

Уникальный механизм анализа панорамных снимков.

Единый синтаксис для анализа изображений по двум основным типам моделей - сегментация и поиск объектов.

Неограниченное количество создаваемых моделей.

МЕХАНИЗМЫ ДЛЯ БЫСТРОГО РЕЗУЛЬТАТА

Авторский механизм искусственного расширения обучающей выборки. Результат может быть получен уже на паре размеченных изображений.

Уникальный механизм продолжения обучения существующей модели, при добавлении новых размеченных изображений, позволяет постепенно развивать модель, а не тратить месяцы на обучение.

Встроенная подсистема аугментации данных - позволяет автоматически вносить небольшие изменения в изображения при обучении, тем самым также расширяя обучающую выборку и делая модель нейронной сети более устойчивой к изменению изображений при анализе.