深想科技成立于2017年4月,团队来自于知名大企业,如英伟达,阿里巴巴,恒生电子,大华,公司核心成员来自于美国、澳大利亚、中国,分布式办公+算法社区模式,在项目落地地区有自己的办公室。 专注于人工智能底层算法的研究和商业应用,公司自研的人工智能通用视觉算法一站式交付技术,基于自主研发的轻量级主干网络,覆盖多场景的AI视觉应用场景,能够为客户提供更低成本和更短项目实施周期的视觉AI应用。该技术已应用在新零售、安防等AI场景,我们以更短的项目实施周期,及更低成本帮助客户实现智能业务落地。
基于公司多年自研的轻量级通用视觉算法技术框架,针对客户的个性化场景,提供针对性的高精度算法解决方案。从需求到项目落地,短则一周时间,一般能够控制在1~3个月时间,实现项目从需求 到方案投产上线。
生鲜识别算法建模、自动售货机商品识别
城管、交警的图像识别,如窨井盖冒水识别
视觉大模型场景
其他各类视觉算法场景
截止目前,算法模型已应用于工业检测,安防,文娱,新零售等多个场景领域,并有着行业标杆客户。
数据集
算法模型
公司创始人Ethan.W拥有近二十年的行业从业经验,熟悉AI技术的商业落地;核心成员拥有海外知名院校人工智能博士背景,并在人工智能视觉领域平均具备十年以上经验,从项目需求到产品落地,我们有着丰富的实战经验。
深想科技长期专注于人工智能视觉算法的研究和应用,坚持技术创新并结合客户实际场景,研发更适合客户的算法模型应用。目前公司合作客户包括智慧零售、智慧安防、智慧校园、工业质检等等行业的标杆客户。
深想科技相比一些大厂,能够专注在一些细分场景,模型的效果反而能够比大厂的更好。
选择和深想科技合作之前,我们也考察了几家视觉算法公司,但是真正有能力做底层算法研究的很少,深想是一家比较独特的公司。
人工智能算法模型落地比较难,特别是针对特定场景的算法模型,而且要考虑投产后的成本,深想的团队能够站在我们的立场考虑,对模型做一些轻量,嵌入式的适配,大大降低了投产后的规模化成本。