Visão computacional · Londres
Agência premiada de visão computacional, com projetos de reconhecimento de objetos, reconhecimento facial, OCR, controle de qualidade, rastreamento de movimento, medição a partir de imagens, detecção de padrões e mais — cada modelo desenvolvido como um projeto próprio, com atendimento em português.
Soluções que desenvolvemos são usadas por equipes de:
A maioria das empresas não consegue saber de antemão se um modelo de visão será preciso o bastante com as suas próprias imagens. Já entregamos mais de 50 projetos, e vamos guiar você em cada etapa deste.
Começamos com uma conversa gratuita, em português, para analisar as imagens ou vídeos que você tem, o que precisa ser extraído deles e com que precisão. Você sai com a nossa avaliação sobre o que um modelo de visão consegue fazer aí — e diremos com franqueza quando não conseguir.
Antes de qualquer desenvolvimento e antes de você investir qualquer valor, você recebe por escrito quanto o trabalho vai custar, quanto deve economizar e em quanto tempo se paga. O escopo é fechado, e o preço também.
Definimos com você as etapas do desenvolvimento antes de começar, a primeira delas um modelo treinado com as suas próprias imagens, para que você veja cedo o desempenho dele. Você paga cada etapa quando ela estiver concluída e funcionando.
Continuamos por perto após o lançamento para retreinar o modelo conforme suas imagens mudam, corrigir o que quebrar e estendê-lo a novas verificações. Todo o código e a propriedade intelectual passam a ser seus com o pagamento, então o suporte contínuo não é condição para mantê-los.
Cada um deles começou com um julgamento que alguém fazia a olho e terminou com um modelo fazendo esse julgamento de forma consistente, em escala.
Uma empresa que produz fotografia de veículos em escala precisava que todas as imagens tivessem aparência consistente, num volume em que nenhuma equipe conseguiria conferir uma a uma. Ao longo de vários anos de parceria, a CodeLeap desenvolveu os aplicativos de captura e o pipeline de visão computacional que padronizam, aprimoram e verificam a qualidade de cada foto automaticamente.
Saiba maisTestes de triagem por mudança de cor são lidos a olho nu, o que torna o resultado subjetivo e difícil de acompanhar ao longo do tempo. A CodeLeap construiu um algoritmo de visão computacional que lê o teste de forma objetiva a partir de uma foto tirada no celular, junto com os aplicativos em torno dele.
Saiba maisUma empresa de imagens automotivas queria um vídeo promocional com sua marca para cada anúncio de veículo, em um volume que nenhuma equipe de edição conseguiria alcançar. A CodeLeap construiu o sistema de vídeo de ponta a ponta, e ele roda em produção desde então, gerando vídeos de anúncios sem nenhuma etapa de edição humana.
Saiba maisEscolhemos o modelo e as ferramentas para o problema que está à nossa frente, em vez de encaixar todo problema na mesma solução, e explicamos o porquê.
Quase todo projeto de visão é escrito em Python, porque as bibliotecas para treinar modelos, tratar imagens e movê-las por um pipeline estão todas ali.
O PyTorch é onde os modelos são treinados e ajustados. Ele é indicado quando o modelo precisa aprender as suas próprias imagens, e não reconhecer algo genérico.
O OpenCV cuida do trabalho em torno do modelo: corrigir a iluminação, endireitar uma foto, recortar a parte que importa e preparar quadros extraídos de vídeo.
Os modelos YOLO encontram e localizam objetos em uma imagem ou em um quadro de vídeo rápido o bastante para rodar ao vivo, o que os torna o ponto de partida usual para trabalhos de detecção.
Eles leem textos impressos e manuscritos a partir de fotos e digitalizações. São indicados para ler texto quando o layout varia e não dá para contar com um modelo fixo.
O InsightFace compara um rosto em uma foto com um conjunto de pessoas conhecidas. Quando há rostos envolvidos, consentimento e tratamento de dados são previstos no projeto desde o início.
O ONNX Runtime permite que um modelo treinado rode em um celular, em uma câmera ou em um pequeno dispositivo no local, a escolha certa quando as imagens não podem sair do prédio.
O treinamento precisa de hardware gráfico por pouco tempo e de muito pouco depois, por isso treinamos e hospedamos na AWS e pagamos por esse hardware só enquanto ele está em uso.
Estas são as ferramentas que aparecem com mais frequência, não o limite do que usamos. Se o seu trabalho envolve ler medidores, rastrear movimento, medir a partir de fotos ou qualquer outra coisa visual, podemos avaliar.
Avaliações reais de clientes para quem já entregamos projetos, no Clutch e em outras plataformas.
The enthusiasm, understanding of our mission, and passion from the first few minutes of the call were the deciding factors in choosing CodeLeap. Within 3 months of our app launching, we had over 1,500 downloads, appeared in leading publications from Forbes, The Metro, Marie Claire, Women's Fitness and many more, and started raising further investment.
They are incredibly diligent in the quality of work they produce, and go above and beyond when it comes to solving issues faced within the project, and to ensure we meet strict project deadlines. You never feel like you are one of many clients, and they ensure they are always there to help with any need you have, no matter how big or small.
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Uma única tarefa de visão desenvolvida de ponta a ponta e colocada em produção normalmente começa em R$ 100.000, e uma plataforma com vários modelos começa em torno de R$ 280.000. O que move o valor é quanto material rotulado já existe, qual precisão o resultado precisa ter e onde o modelo vai rodar. Um estudo de viabilidade curto custa a partir de R$ 21.000.
A precisão depende muito mais das imagens do que do modelo. Uma câmera em posição fixa, com iluminação estável, atinge uma taxa muito maior em uma tarefa clara do que fotos tiradas pelo público em condições variadas. O único número honesto vem de testar um modelo em uma amostra real do seu próprio material antes de qualquer desenvolvimento.
Menos do que a maioria imagina. Normalmente, um modelo pode partir de outro já treinado com imagens genéricas e ser adaptado com algumas centenas de exemplos seus, em vez das dezenas de milhares que costumam ser citadas. Quando os exemplos são raros, como um defeito que quase nunca acontece, é preciso coletar mais, e isso é definido logo no início.
Uma única tarefa de visão normalmente leva de oito a doze semanas, do escopo aprovado ao uso em produção, com um estudo de viabilidade de uma a duas semanas antes. Uma plataforma com vários modelos avança em fases ao longo de alguns meses, e cada fase entra no ar antes da seguinte. Coletar e rotular material suficiente é o que mais costuma alongar o prazo.
Sim. Um modelo treinado pode rodar em um celular, em uma câmera ou em um pequeno computador no local, então as imagens nunca saem do prédio. Isso atende trabalhos sujeitos a regras de proteção de dados, como a LGPD e o GDPR, e locais com conexão ruim. Rodar localmente limita o tamanho do modelo, e isso é decidido na definição do escopo.
Uma equipe pequena e experiente de designers, engenheiros e solucionadores de problemas, trabalhando lado a lado com você da primeira ideia à entrega final.
Victor
CTO / Cofundador
Vivian
COO / Cofundadora
Matt
Gerente de Projetos
Amábili
Designer
Konrad
Representante Comercial
Kenzo
Tech Lead
Paulo
Tech Lead
Marcelo
Gerente de Projetos
Felipe
Tech Lead
Vinny
Advisor
Laura
Analista Comercial
Takuya
Tech Lead
Kaella
Dev Backend
Mario
Designer
Nossa equipe de especialistas pode ajudar você a avaliar oportunidades de inovação para a sua empresa, com atendimento em português.
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