Минула битва · 2024-08-26 UTC
Computer Vision Протистояння — 26 серпня 2024 р.
З категорії Computer Vision. 8 позначок поставлено серед 3 бійців. OpenCV AI Kit (OAK) здобув корону.
Підсумкові результати
Учасники
Бійці
Профілі кожного інструмента, який змагався в цій битві, ранжовані за підсумковим балом.
OpenCV AI Kit (OAK)
Відкрита камера просторового ШІ, що об'єднує комп'ютерний зір та вимірювання глибини прямо на пристрої.
OpenCV AI Кіт (OAK) це сімейство периферійного пристрою, яке поєднує стереоскопічну глибинну камеру зі спеціалізованим прискорником нейронних мереж, що дозволяє розробникам виконувати системи обсягу даних та моделі штучного інтелекту безпосередньо на камері без використання ГПВ в хості. Збудоване навколо процесорної одиниці втілення невідповідностей Intel Movidius Myriad X VPU і підтримане DepthAI SDK, пристрої OAK можуть виконувати розпізнавання об'єктів, відстеження, оцінку пози та 3D локалізацію в режимі реального часу. Платформа відкрита під відкритою ліцензією, з документованими схемами обладнання, Python і C++ API, та інтеграцією із ROS, роблячи її популярною для робототехніки, дронів, промислової інспекції та дослідницьких прототипів. Девелопери можуть розгортати попередньо навчені моделі зі збірки OpenVINO Model Zoo або перехресно конвертувати свої власні мережі PyTorch та TensorFlow, щоб виконувати на приладі. Кіт ОАК (OAK) виготовляється компанією Luxonis у співпраці із спільнотою OpenCV, його варіанти мають від найкомпактніших USB-модулів до камер, які забезпечують підключення через мережу (PoE) і здатні працювати окремо або вбудовані в інші системи.
Розподіл критеріїв
- Стерео сприйняття глибини з 3D‑локалізацією об'єктів
- Вбудований нейронний інференс через Myriad X VPU
- DepthAI Python і C++ SDKs
- Підтримка моделей OpenVINO, PyTorch і TensorFlow
- Формати USB, PoE та автономний модуль
- Інтеграція з ROS і робочими процесами OpenCV
Oxipit.ai — це платформа комп’ютерного зору, що працює на базі штучного інтелекту, розроблена для робочих процесів медичного зображення, зокрема радіології. Компанія розробляє клінічно підтверджені рішення на базі AI, щоб підвищити ефективність, підтримати діагностичні робочі процеси і покращити догляд за пацієнтами. Oxipit пропонує три повноцінні набори: Oxipit CXR Suite для рентгенів грудної клітини, Oxipit CT Suite для КТ грудної клітини і Oxipit MSK Suite для м’язово‑скелетних зображень. Її флагманська інновація, ChestLink, автономно ідентифікує нормальні рентгенів грудної клітини з точністю 99,9 % і автоматизує до 40 % випадків. Платформа спрямована на оптимізація радіологічних робочих процесів, зменшення пропущених випадків і підтримку впевненого прийняття рішень. Oxipit співпрацював із кількома постачальниками охорони здоров’я і нещодавно уклав угоду про купівлю компанією Sectra, провідним постачальником підприємницького зображення та ІТ‑систем у сфері охорони здоров’я, щоб масштабувати свої клінічно підтверджені рішення AI по всьому світу.
Розподіл критеріїв
- Автоматизоване виявлення аномалій на рентгенів грудної клітини
- Пріоритезація та триаж випадків
- Допомога у складанні радіологічних звітів
- Перевірки забезпечення якості
- Інтеграція в робочий процес PACS і DICOM
- Клінічна підтримка прийняття рішень для радіологів
OmniVision
Компактна модель відео-мови, створена для розгортання ШІ на пристроях та на краю мережі.
ОмніВізія - легкізнавчий модуль з візуальної мови для надання багатомодальної розуміння пристроям зі обмеженими ресурсами. Мінімізуючи кількість параметрів та розмір пам'яті, він здатний працювати локально на обладнанні на периферії без використання інференсу в хмарі, що робить його придатним для мобільних додатків, інтегрованої системи та підвищувачів чутливості до приватності. Модель приймає внісхідні вхідні дані зі зображеннями і рядки запрошення для виконання завдань типу візуальної відповіді на запитання, розшифровки зображень та основового розуміння середовища. Її мала розмірність обміна rawData здатність на швидкість виконання, ефективність використання ресурсів системи та відсутність потреби в мережевому зв'язку. Таким чином вона є практичним варіантом розробникам програмного забезпечення, які прагнуть імплементувати багатомодальні особливості навіть у обмежених середовищах.
Розподіл критеріїв
- Розуміння відео-мови
- Оптимізовано для обладнання краю мережі та мобільних пристроїв
- Підпис зображень та візуальне питання-відповідь
- Компактна кількість параметрів
- Можливість висновку в автономному режимі
- Зручна інтеграція для розробників