通过基于高性能基础架构及客户驱动的深度学习和计算机视觉研发,我们开发出全自动化且具有海量数据处理能力的视觉技术。

 

我们是图像及视频内搜索和识别领域的先行者,在2012年从NExT孵化之前已经在开发相应的技术。

我们希望将视觉技术和人工智能应用于更多维度的场景分析中,如识别宏观微观趋势和不同的行为模式等从而提供智能的推荐和预测。

视觉技术解决方案

视觉搜索

呈现视觉相似的物品而非任何关键字或元数据。

图片搜索

我们运用逆向视觉搜索技术,支持消费者以上传图片或提供图片链接而非关键字的方式进行查询,然后返回在颜色、款式、风格等视觉上相似的图片。这是通过分析图片内的像素而不是其所关联的元数据实现的。为了加强在时尚领域的查询效果,我们还增加了自动物体识别,背景噪音去除,人体轮廓检测和皮肤去除等技术。

视频内搜索

 当用户观看视频时,我们能够呈现与视频中的物品在视觉上相似的商品。在另一方面,广告主能够在视频中添加与视频内容相关的广告。我们能将广告中的视觉内容与视频中的视觉内容匹配起来。

视觉识别

实现在图片和视频中的对象识别、商品标注和商标识别。

图像识别

通过合适的训练数据,我们的图像识别技术能对图像中的对象进行识别、标注和描述,并能胜任任意规模的用户数据。

视频内识别

只需向我们提供视频链接或视频原文件,明确的分类目的以及训练数据,我们便能实现在视频内容中识别对象及其特征

我们提供高标准的视觉技术:

海量处理能力

我们的基础架构能支持十亿以上图片数据的索引和处理,且不会影响到我们其他的性能指标。

低延迟

只需100-200毫秒便能完成一次数据库内商品图像的搜索,而对于全新上传的图片的搜索,也仅仅需要1秒便能完成。

高精准性

根据客户的反馈,我们的搜索结果在相似及匹配程度方面获得90%以上的满意度评价。

高可靠性

通过将冗余与失效备援落实到位的设计,我们的架构具有高冗余和失效转移的特性,能实现高实用性、高标准的服务水平。

我们前沿技术的核心元素

深度学习算法在计算机视觉中的应用

作为先行者,我们自2012年起便致力于将视觉搜索的深度学习应用于零售领域,并不断将我们的技术扩展新的应用方向。

卷积神经网络

受生物学过程的启发,我们应用了最新的人工神经网络类型。

监督学习

基于客户提供的案例,能自主学习对象及其特征识别。

训练数据

我们的算法会利用长期的数据积累而不断优化效果。

基于云端的底层基础架构

我们的研发工程师和基础架构工程师共同为我们的B2B客户提供最佳的解决方案。

并行处理能力

我们使用多队列和并行处理技术,为所有同时进行搜索的使用者提供相同的响应速度。

云服务器

通过分布式架构及云服务器,实现自动按需分配。

深度学习GPU

为我们的深度学习算法及高性能动力应用专业的英伟达 GPU

世界一流的研发团队

icons_spinoff.png

脱胎于NExT

NExT是由新加坡国立大学(世界排名22)和清华大学(世界排名47)联合创建,专注于多媒体分析及搜索领域的世界顶尖研究中心。

icons_phd.png

10位PhD研发人员

我们的研发团队由20位杰出的计算机工程师组成,其中10位是PhD研发人员。

我们的CTO李广达,曾入选过麻省理工学院科技评论东南亚和亚太区域的35岁以下最具创新者的名单。

icons_publish.png

学术成就

我们的研发人员在深度学习及计算机视觉行业顶级会议和杂志上多次发表其研究成果。

向我们了解更多关于人工智能的最新动态及如何助力你的企业

联系我们