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Koojira Studio
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Passez de 0 à 1. Une team d'experts pour créer votre MVP et le faire évoluer.
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LE SON ET L'IMAGE
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La Web Squad
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Votre équipe dédiée de Développement Web - Ruby on Rails / React.js / Next.js - Créations et refontes de plateformes web, intégrations de systèmes tiers et APIs, optimisation des performances, résolutions de bugs & more.
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Qolaig
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Nous faisons briller votre marque comme le soleil de la côte d’Azur ☀️ Branding / Direction artistique / Site web / Communication
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Booste l’efficacité de ton entreprise et décuple tes clients grâce à l’automatisation
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Aegis
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La team growth avec des experts sur chacune des dominantes de la growth et une approche tech & automatisation
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Les Mamènes 💪
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OutBoundary
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Kunskap
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Safran Aircraft Engines
•Aviation, Aérospatial & Défense•ETI - Grande entreprise
Case Study - Computer Vision / Annotation Custom
O B J E C T I F S
L'objectif principal était d'améliorer les performances d'un outil de lecture automatique des numéros de plan (P/N) et de série (S/N) de pièces mécaniques, en générant des données synthétiques appropriées pour entraîner les algorithmes de détection et de reconnaissance de caractères. Cela impliquait le développement d'un logiciel d'annotation personnalisé et l'établissement d'une stratégie d'annotation.
S O L U T I O N
Notre équipe a développé un logiciel d'annotation sur mesure avec des fonctionnalités conviviales telles que la navigation d'images, le zoom, le panoramique, les annotations rectangulaires et à main levée, les modèles d'annotation et la gestion des fichiers d'annotation. Nous avons établi une stratégie complète pour la collecte de données, la formation des annotateurs, les mesures de contrôle qualité et la gestion des annotations parallèles et asynchrones. Un outil de génération d'images synthétiques a été implémenté pour augmenter les données d'entraînement des algorithmes de lecture des P/N et S/N. Le projet comprenait également la gestion des délais, des jalons et des stratégies d'atténuation des risques, ainsi que le support technique, les mises à jour logicielles et la formation tout au long du projet.
D É F I S
- Gérer la diversité et la complexité des données du monde réel, y compris les variations des conditions de surface, de l'éclairage et des configurations des pièces.
- Assurer des annotations précises et cohérentes entre plusieurs annotateurs et sources de données.
- Intégrer de manière transparente les solutions développées dans les processus établis d'inspection et de réparation.
Ce projet démontre notre capacité à :
- Améliorer la précision et la fiabilité des algorithmes de détection et de reconnaissance des P/N et S/N.
- Réduire les délais et les coûts de développement en complétant les données réelles par des données synthétiques.
- Accroître l'efficacité et l'évolutivité du processus d'inspection et de réparation des pièces.
A V A N T A G E S
1. Précision améliorée
Algorithmes de détection et de reconnaissance des P/N et S/N plus précis et fiables.
2. Gain de temps et d'argent
Réduction des délais et des coûts de développement en complétant les données réelles par des données synthétiques.
3. Efficacité accrue
Augmentation de l'efficacité et de l'évolutivité du processus d'inspection et de réparation des pièces.
Membres
Expertises