Individuelle KI-Bilderkennung: Präzision trifft Innovation
Ob Objekterkennung, Qualitätskontrolle oder visuelle Datenanalyse – KI-gestützte Bilderkennung ermöglicht die Automatisierung komplexer Abläufe, steigert Ihre Effizienz und liefert wertvolle Insights. Unsere individuell entwickelten Lösungen helfen Ihnen dabei, selbst umfangreiche und vielschichtige Bilddaten präzise auszuwerten.
Dank über 20 Jahren Erfahrung in maßgeschneiderter Softwareentwicklung und starker Computer-Vision-Expertise integrieren wir passgenaue Softwarelösungen nahtlos in Ihre Systeme – für höchste Präzision, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit.
Wie funktioniert KI-Bilderkennung?
Was für uns Menschen selbstverständlich ist, stellt Maschinen vor eine große Herausforderung. Werfen wir einen Blick darauf, welchen Prozess Bilderkennungssoftware durchläuft - von einzelnen Pixeln bis zur sinnvollen Interpretation - um Aufgaben wie Objekterkennung, -klassifizierung und -zuordnung zuverlässig zu meistern.
Vielfältige Einsatzszenarien für KI-gestützte Bilderkennung
Von automatisierter Qualitätskontrolle in der Fertigung über medizinische Diagnostik bis hin zur Analyse von Luftbildern: KI-basierte Bilderkennungssoftware eröffnet Unternehmen branchenübergreifend neue Möglichkeiten.
Ob Objekterkennung, Klassifikation oder visuelle Datenauswertung – moderne Systeme sorgen für Effizienz, Präzision und fundierte Entscheidungen.
Gesundheitswesen
Verbessern Sie Behandlungsprozesse und -ergebnisse und optimieren Sie Abläufe im Pflegebereich:
- Präzise Diagnose von Tumoren und anderen Anomalien mit Hilfe von Computer Vision auf medizinischen Bildern (Röntgen, CT und Ultraschall)
- Rationalisierung der präoperativen Prozesse und der Bewegungen des medizinischen Personals während Operationen
- Optimierung von Operations-Sets mit Hilfe von Computer Vision-basierter Verfolgung steriler chirurgischer Werkzeuge
- Vermeidung von Betrug oder Fehlern bei der Patientenregistrierung, beim Check-in und bei ePA-Einträgen
Bank- und Finanzwesen
Gestalten Sie ein schnelleres, sichereres und nahtloseres Kundenerlebnis:
- Sicherer und kontrollierter Zugang zu Dienstleistungen oder Konten mit Gesichtserkennungstechnologie für die Kundenidentifikation
- Sicherer Zahlungsverkehr und kartenloser Zugang zu Geldautomaten
- Automatisierter und fehlerfreier Datenexport aus Papierdokumenten wie Kreditanträgen und Identitätsüberprüfungen mit optischer Zeichenerkennung
- Schnelle Kreditbearbeitung mit KI für Bilderkennung zur Dokumentenüberprüfung
Einzelhandel und E-Commerce
Optimieren Sie Ihre Backend-Prozesse und sorgen Sie dafür, dass Ihre Kunden immer wieder kommen:
- Reibungslose Bestandsverwaltung ohne Über- und Fehlbestände dank kontinuierlicher computergestützter Bestandszählung
- Geringeres Diebstahlrisiko dank Gesichtserkennung
- Geschützter Zugang zu Kundenkonten oder Treuevorteilen
- Einfaches und sicheres Bezahlen mit biometrischen Gesichtsdaten
Bildung
Gehen Sie über traditionelle Lehrmethoden hinaus und ermöglichen Sie es Lehrkräften, sich auf wertschöpfende Aufgaben, statt auf repetitive Tätigkeiten zu konzentrieren:
- Automatisierte Benotung handschriftlicher Aufgaben - perfekt auch für das Selbststudium
- Neue, interaktive Lernmethoden durch die Kombination von Bilderkennung mit AR-Technologie
- Sicherer Zugang zu Bildungseinrichtungen durch Gesichtserkennungstechnologie
Fertigung
Sorgen Sie für unterbrechungsfreie und effiziente Produktionsprozesse:
- Früherkennung von Mängeln in der Produktionslinie, um fehlerhafte oder falsch montierte Produkte gar nicht erst zum Kunden gelangen zu lassen
- Überwachung von Maschinenverschleiß und vorausschauende Wartungsplanung, um Ausfallzeiten zu vermeiden
- Optimierung von Lagerbeständen am Produktionsstandort und in Warenlagern für reibungslose Abläufe
- Einsatz von Robotern bei Montage-, Kommissionier- und Verpackungsprozessen zur Effizienzsteigerung
Landwirtschaft
Erhalten Sie in kürzester Zeit einen umfassenden Überblick über Ihre Pflanzen- und Tierbestände:
- Feldinspektion und Überwachung der Pflanzengesundheit mithilfe von Drohnen – inklusive frühzeitiger Erkennung von Unkrautbefall
- Automatisierte Ernteprozesse durch den gezielten Einsatz von Robotern
- Gesundheits- und Verhaltensmonitoring von Nutztieren zur Früherkennung von Auffälligkeiten
- Datenbasierte Entscheidungen zu Aussaat, Bewässerung und Düngung auf Basis von Bodengüteanalysen
Logistik und Transport
Optimieren Sie kritische Abläufe, verbessern Sie die Sicherheit und steigern Sie die Transparenz entlang der gesamten Lieferkette:
- Fahrzeug- und Frachtinspektion in Echtzeit zur Erkennung von Schäden oder Unregelmäßigkeiten bei Anlieferung und Versand
- Automatisierte Kennzeichenerkennung für Zugangskontrollen, Mautabrechnung oder Flottenmanagement
- Lager- und Regalerkennung zur Optimierung von Einlagerungsprozessen und Vermeidung von Fehllagerungen
- Visuelle Umfelderkennung für autonomes Fahren – etwa zur Objekterkennung, Spurhaltung oder Hindernisvermeidung
- Überwachung von Fahreraktivitäten und Verkehrssituationen zur Unfallprävention und Verhaltensanalyse
Versicherungswesen
Sorgen Sie für eine schnellere Schadensbearbeitung, reduzierte Betrugsrisiken und ein verbessertes Kundenerlebnis:
- Automatisierte Schadenserkennung bei Fahrzeug-, Gebäude- oder Sachschäden auf Basis von Foto- oder Videomaterial
- Schnellere Schadensbewertung durch visuelle Analyse und Vergleich mit bestehenden Daten
- Betrugserkennung durch Auffälligkeiten im Bildmaterial und Plausibilitätsprüfung
- Unterstützung im Underwriting-Prozess – z. B. durch Analyse von Immobilienbildern zur Risikoeinschätzung
Herausforderungen in der Bilderkennung und wie sie gelöst werden können
Vertrauen Sie auf unsere Erfahrung: Wir haben bereits sämtliche Hürden der Bilderkennung gemeistert und liefern maßgeschneiderte Lösungen für jede Herausforderung.
Details
Lösung
Mangel an gut beschrifteten Datensätzen
Details
Bilderkennungslösungen benötigen einen präzise beschrifteten Datensatz für genaue Ergebnisse. In vielen Bereichen fehlen jedoch hochwertige, offene Trainingsdaten.
Lösung
Wir sorgen für korrekte Anonymisierung der Daten. Zudem erweitern wir öffentlich verfügbare Datensätze durch Modifikationen wie Rotation und Größenänderung, um die Zahl der Datensamples zu erhöhen.
Unzureichende Bildqualität
Details
Die Qualität von aufgenommenen Bildern ist oft suboptimal. Gute Beleuchtung und hochauflösende Kameras sind notwendig, um eine optimale Bildqualität zu gewährleisten.
Lösung
Wir wenden verschiedene Vorverarbeitungstechniken wie Rauschunterdrückung, Normalisierung und Kontrastverbesserung an, um die Bildqualität zu optimieren.
Verdeckungen in Bildern
Details
Bei mehreren Objekten, die sich im Bild überlappen, können wichtige Informationen verdeckt werden. Die Herausforderung besteht darin, diese Verdeckungen zu minimieren.
Lösung
Wir planen mögliche Verdeckungen schon im Voraus und erweitern den Trainingsdatensatz mit Bildern, die Verdeckungen beinhalten, um das Modell auf das Erkennen von Objekten anhand sichtbarer Teile zu trainieren.
Experteneinblick
In der heutigen schnelllebigen Welt stehen Bilderkennungssysteme unter einem nie dagewesenen Druck, sofortige Antworten zu liefern.
Die traditionellen Herausforderungen, wie die Beschaffung hochwertiger Trainingsdaten und die Reduzierung von Modellverzerrungen, sind nach wie vor von entscheidender Bedeutung - jetzt ergänzt durch den Bedarf an robusten Rechenressourcen für fortschrittliche Algorithmen, um die strengen Latenzanforderungen zu erfüllen.”
Machine Learning Engineer
Treffsichere Vorhersagen, präzise Objekterkennung, blitzschnelle Geschwindigkeit.
Ist dies die Bilderkennungs-Lösung, die Sie sich vorgestellt haben? Wir verfügen über das Know-how, um sie zu realisieren.
Individuelle Services für Ihre spezifischen Anforderungen
Bedarfsanalyse und Beratung
Sie denken über Bilderkennung zur Rationalisierung Ihrer Prozesse oder zur Steigerung des Geschäftswerts nach, sind sich aber unsicher in Bezug auf Machbarkeit, Kosten, Implementierung oder technische Details?
Wir stehen Ihnen mit einer umfassenden Bedarfsanalyse und Beratung zur Datenqualität, den am besten geeigneten Bilderkennungsmodellen und optimalen Implementierungsansätzen zur Seite.
PoC- oder MVP-Entwicklung
Sie wollen schnell erste Resultate sehen – und Ihre Lösung gezielt anhand von Nutzerfeedback weiterentwickeln?
Wir verwandeln Ihre Ideen in Proofs of Concept oder MVPs und arbeiten gezielt daran, die gewünschte Erkennungsgenauigkeit zu erreichen.
Individuelle Softwareentwicklung
Sie benötigen eine Software, die Objekte klassifiziert, erkennt oder identifiziert – und dabei genau auf Ihre Anforderungen zugeschnitten ist?
Genau darin sind wir stark. Mit einem Team von über 100 KI-Experten entwickeln wir maßgeschneiderte Lösungen für die Bilderkennung – etwa für medizinische Bildanalyse, Gesichtserkennung, Texterkennung (OCR) und visuelle Inspektion.
API-Entwicklung und –Integration
Ihre Lösung braucht mehr als nur eine eigenständige Software?
Wir entwickeln APIs, mit denen sich Ihre maßgeschneiderte Bilderkennungslösung nahtlos in allgemeine und branchenspezifische Systeme integrieren lässt – etwa in Datenverwaltungsplattformen, CRM-, BI-, ePA- oder SCADA-Systeme. Unsere Entwickler sorgen zudem für eine reibungslose Anbindung an IoT- und Mobilgeräte.
Kontinuierliche Wartung und Weiterentwicklung
Sie geben sich nicht mit dem Status quo zufrieden und streben nach kontinuierlicher Verbesserung?
Wir begleiten Sie über den gesamten Lebenszyklus Ihrer Software hinweg – durch regelmäßige Updates der zugrunde liegenden Technologien, proaktive Performance-Optimierung sowie die laufende Erweiterung von Funktionen und Sicherheitsmechanismen.
Unser Ansatz für maßgeschneiderte Bildverarbeitungslösungen
Zuverlässige Bildanalysen sind das Ergebnis unseres präzise abgestimmten Ansatzes.
Bedarfsermittlung
Wir beginnen mit einer gründlichen Analyse Ihrer Bedürfnisse, Erwartungen, Prozesse und Rahmenbedingungen, um die besten Möglichkeiten zur Nutzung der Bilderkennungstechnologie zu ermitteln.
Ergebnisse:
- Umriss der Herausforderungen, die die zukünftige Software lösen soll
- Auflistung der gewünschten Ergebnisse und Erfolgskriterien
Analyse der verfügbaren Daten
Wir prüfen Ihre Daten sorgfältig und bewerten, ob sie in Menge und Qualität für das Training des Modells ausreichen.
Falls erforderlich, investieren wir Zeit und Ressourcen in den Aufbau eines geeigneten Trainingsdatensatzes – einschließlich Beschaffung, Labeling und Anonymisierung der Daten.
Ergebnis:
Ein hochwertiger Datensatz für das Training und die Validierung des Modells
Modellauswahl
Wir analysieren verschiedene Optionen, um die optimale Lösung für Ihren Anwendungsfall zu bestimmen – ob klassisches Machine Learning oder Deep Learning, und welches spezifische Modell oder welcher Algorithmus am besten geeignet ist.
Anschließend legen wir die Architektur des Modells fest. Wird beispielsweise ein Convolutional Neural Network (CNN) verwendet, definieren wir, wie viele Schichten notwendig sind, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
Ergebnis:
Die erste Version des ausgewählten Modells – bereit für das Training
Modelltraining
Wir verwenden rund 80 Prozent des Datensatzes, um das gewählte Modell zu trainieren. Dabei „füttern“ wir es mit Daten, überwachen die Leistung, ermitteln Genauigkeit und Fehlerrate und nehmen bei Bedarf gezielte Anpassungen vor, um die Vorhersagegenauigkeit weiter zu verbessern.
Ergebnisse:
- Ein trainiertes Modell
- Detailliertes Protokoll des Trainingsverlaufs
Modellevaluierung
Sobald das Modell auf den Trainingsdaten gute Ergebnisse liefert, überprüfen wir seine Leistung anhand der Validierungsdaten – also den verbleibenden 20 Prozent des Datensatzes.
Erfüllt das Modell die Erwartungen nicht, setzen wir gezielt Optimierungsmaßnahmen ein – von der Prüfung der Datenqualität bis zur Anpassung der Hyperparameter – und arbeiten iterativ weiter, bis die gewünschten Leistungskennzahlen erreicht sind.
Ergebnis:
Evaluierungsbericht mit den erreichten KPIs
Modellbereitstellung
Das validierte Modell ist nun bereit, mit realen Daten zu arbeiten. Wir verbinden es mit den entsprechenden Datenquellen, integrieren es in die benötigten Systeme und setzen es in Betrieb.
Ergebnisse:
- Bereitgestelltes Modell
- Ausführliche Dokumentation, die die beabsichtigte Nutzung, Parameter, Funktionsprinzipien und Einschränkungen erklärt
Modellüberwachung
Ein Modell, das heute gut funktioniert, garantiert nicht, dass es auch dauerhaft effektiv bleibt.
Wir empfehlen die Implementierung von Überwachungstools, um die Leistung des Modells kontinuierlich zu verfolgen und eine Verschlechterung zu verhindern. Sobald neue Daten verfügbar sind, kann es sinnvoll sein, das Modell neu zu trainieren, um die Leistung beizubehalten oder zu verbessern.
Ergebnis:
Überwachungstools und Leistungskennzahlen
Unsere Erfolgsgeschichten
KI-gestützter Assistent zur Steigerung der OP-Effizienz
Der KI-gestützte Assistent von Vention hat die Vorbereitung von Operationssälen um 23 Prozent beschleunigt. Durch den Einsatz fortschrittlicher Computer Vision-Algorithmen bietet der Assistent Echtzeit-Unterstützung bei Operationen und analysiert die Effizienz des Operationssaals.
Unsere Kunden sagen es am besten
Alla Kopylova
CPTO, motum (Repairfix)
„Was ich an unserer Zusammenarbeit gut finde, ist die Schnelligkeit der Umsetzung, die hohe Fachkompetenz der Ingenieure und das ausgezeichnete Account Management von Vention. Ich empfehle das Unternehmen auf dem Markt weiter.“
Ken Apple
VP Product Engineering,
Gulf Relay
„Was dieses Unternehmen einzigartig macht, sind die Menschen. Jeder, mit dem wir bei Vention in Kontakt standen – von den ersten Gesprächen bis zu den Kollegen, die tagtäglich im operativen Geschäft arbeiten – setzt alles daran, unseren Erfolg sicherzustellen. Man hört es und spürt es in ihren Taten. Es ist für sie nicht einfach nur ein Job. Sie sind engagierte Partner, und ohne sie wären wir heute nicht dort, wo wir sind.“
Vadim Berman
CEO, Tisane Labs
„Trotz unseres sehr speziellen und fachlich anspruchsvollen Anwendungsbereichs leistet der uns zugewiesene Entwickler hervorragende Arbeit: Er versteht unsere Anforderungen genau und entwickelt ein hochwertiges Produkt.“
David Dawson
CTO, Mast Mobile
„Vention hat großartige Arbeit dabei geleistet, genau das zu entwickeln, was wir brauchten – und die Struktur dahinter hat mir sehr gefallen. Ihr Team brachte genau die Kompetenzen mit, die wir benötigt haben.“
Warum Vention?
Erfahrene Experten. Verlässliche Ergebnisse. Starke Lösungen.
Verlassen Sie sich auf exzellente Softwareentwicklung, gründliches Testing, durchdachtes UI/UX-Design und umfassende Unterstützung über alle Projektphasen hinweg.
Jahre Erfahrung in individueller Softwareentwicklung
KI-Experten
Branchen, die wir abdecken
prämierte Kunden weltweit
ISO 27001-zertifiziertes Unternehmen
Dedizierte KI-Taskforce, um KI-Kompetenzen weiter auszubauen und neueste Trends im Blick zu behalten
Technologieberatung mit Blick auf Kosten und Skalierbarkeit – von Anfang an
Expertise in zukunftsweisenden Technologien wie KI/ML, Computer Vision, AR/VR, IoT, Blockchain, Big Data
Unser Tech-Stack
Programmiersprachen
Python
R
C++
Cloud-Plattformen
AWS ML-Tools (SageMaker, CodeGuru, Forecast, Comprehend und weitere)
Google AI Platform
Google Cloud AutoML
Azure Machine Learning
KI-/ML-Frameworks und Bibliotheken
TensorFlow
Keras
CatBoost
PyTorch
XGBoost
Sktime
scikit-learn
LightGBM
Prophet
Computer Vision
OpenCV
Mask R-CNN
Pillow
Detectron2
Torchvision
Albumentations
YOLO
Mmdetection
MLOps-Tools
MLflow
DVC
Kubeflow
TensorBoard
Weights & Biases (W&B)
ClearML
CometML
TorchServe
Triton
Neuronale Netzwerkarchitekturen
Convolutional Neural Networks (CNNs)
Datenverarbeitung und -management
PySpark
Polars
Pandas
Dask
NumPy
Matplotlib
Seaborn
Tableau
Plotly
Bokeh
Dash
Altair
Big-Data-Technologien
Apache Hadoop
Apache Spark
Apache Kafka
3D-Modellierung
COLMAP
Gaussian Splats
NeRFs (Neural Radiance Fields)
FAQ
Welche Vorteile bietet der Einsatz von KI in der Bilderkennung?
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Bilderkennung eröffnet Unternehmen vielfältige Möglichkeiten, Prozesse effizienter zu gestalten, Kosten zu senken und Entscheidungen datenbasiert zu treffen:
- Hohe Präzision und Geschwindigkeit
KI-gestützte Bilderkennungssysteme analysieren große Bildmengen in kürzester Zeit und mit beeindruckender Genauigkeit – etwa bei der Qualitätskontrolle, Objekterkennung oder visuellen Datenauswertung. Fehlerquellen werden reduziert, Reaktionszeiten verkürzt. - Kosteneinsparungen durch Automatisierung
Routineaufgaben wie manuelle Bildauswertungen oder Sichtprüfungen lassen sich automatisieren. Das spart Zeit, senkt Personalkosten und steigert die Produktivität Ihrer Teams. - Skalierbarkeit und Flexibilität
KI-Lösungen lassen sich je nach Datenmenge und Anwendungsfall flexibel skalieren – ob in der Fertigung, im Gesundheitswesen, in der Logistik oder im Einzelhandel. So bleiben Unternehmen auch bei wachsendem Analysebedarf handlungsfähig.
Kurzum: KI in der Bilderkennung ist mehr als ein technisches Tool – sie ist ein strategischer Hebel für mehr Effizienz, Qualität und Zukunftsfähigkeit.
Wie kann man die Leistung eines KI-Bilderkennungssystems verbessern?
Ein leistungsstarkes Bilderkennungssystem basiert auf mehr als nur guter Technologie – entscheidend ist das richtige Zusammenspiel aus Datenqualität, Modellwahl und kontinuierlicher Optimierung. Diese Maßnahmen helfen, die Erkennungsgenauigkeit und Robustheit des Systems zu steigern:
- Hochwertige und gut gelabelte Trainingsdaten
Die Qualität der Trainingsdaten ist entscheidend. Je präziser und vielfältiger die Daten (z. B. Bilder mit unterschiedlichen Lichtverhältnissen, Winkeln oder Objektvarianten), desto besser kann das Modell lernen. - Datenaugmentation & Vorverarbeitung
Durch Techniken wie Rotieren, Skalieren oder Farbveränderungen lässt sich die Datenbasis künstlich vergrößern. Vorverarbeitung wie Rauschunterdrückung oder Kontrastanpassung verbessert zusätzlich die Bildqualität. - Wahl des richtigen Modells und Architektur
Je nach Anwendungsfall ist ein klassisches Machine-Learning-Modell oder ein tiefes neuronales Netz (z. B. CNN) besser geeignet. Architektur und Hyperparameter sollten auf die konkrete Aufgabe abgestimmt werden. - Kontinuierliches Monitoring & Nachtraining
Einmal trainiert ist nicht gleich perfekt: Neue Daten, sich ändernde Bedingungen oder „Concept Drift“ machen regelmäßiges Nachtrainieren notwendig. Monitoring-Tools helfen, Leistungsabfälle frühzeitig zu erkennen.
Welche Maßnahmen können ergriffen werden, um die Risiken der KI-Bilderkennung zu minimieren?
KI-gestützte Bilderkennung bietet viele Chancen – birgt aber auch Risiken wie Fehlentscheidungen, Diskriminierung oder Datenschutzprobleme. Mit folgenden Maßnahmen lassen sich diese Risiken wirkungsvoll minimieren:
- Sicherstellung hochwertiger und vielfältiger Trainingsdaten
Verzerrungen (Bias) entstehen oft durch unausgewogene Datensätze. Deshalb ist es entscheidend, Trainingsdaten möglichst divers, vollständig und repräsentativ für reale Anwendungsfälle auszuwählen. - Transparenz und Nachvollziehbarkeit schaffen
Modelle sollten so gestaltet sein, dass Entscheidungen erklärbar sind (Erklärbare KI). Gerade in sensiblen Bereichen – etwa in der Medizin oder im Versicherungswesen – ist es entscheidend, dass nachvollziehbar bleibt, wie das System zu einem bestimmten Ergebnis gelangt ist. Ein Monitoring-System kann dabei unterstützen, indem es Entscheidungsprozesse fortlaufend dokumentiert und sichtbar macht, welche Eingabedaten zu welchem Output geführt haben. - Datenschutz und Anonymisierung beachten
Bilder enthalten häufig personenbezogene Daten. Eine konsequente Anonymisierung, sichere Speicherung und Verarbeitung gemäß Datenschutzstandards (z. B. DSGVO) sind unverzichtbar. - Umgang mit Unsicherheiten und Fehlern definieren
Kein System ist fehlerfrei. Deshalb sollten Grenzfälle erkannt und klar gekennzeichnet werden. Kritische Entscheidungen sollten ggf. von Menschen verifiziert werden. - Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung des Systems
Einsatzbedingungen ändern sich – deshalb müssen Modelle regelmäßig validiert, überwacht und angepasst werden, um langfristig zuverlässig zu funktionieren.
Wovon hängt die Genauigkeit von KI-Modellen in der Bilderkennung ab?
Die Genauigkeit eines KI-Modells in der Bilderkennung hängt von mehreren entscheidenden Faktoren ab. Je besser diese Aspekte berücksichtigt werden, desto zuverlässiger arbeitet das System in der Praxis:
- Qualität und Vielfalt der Trainingsdaten
Ein Modell lernt anhand von Beispieldaten. Sind diese Bilder unscharf, einseitig oder fehlerhaft beschriftet, kann das Modell keine verlässlichen Ergebnisse liefern. Vielfältige, gut gelabelte und repräsentative Trainingsdaten sind daher die Basis für hohe Genauigkeit. - Modellauswahl und -architektur
Je nach Anwendungsfall muss entschieden werden, ob klassische Machine-Learning-Modelle oder komplexe Deep-Learning-Architekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) zum Einsatz kommen. - Bildqualität und Vorverarbeitung
Die aufgenommenen Bilder sollten klar, gut beleuchtet und frei von Störungen sein. Bildvorverarbeitung (z. B. Rauschunterdrückung, Kontrastverbesserung) kann helfen, die Eingangsdaten für das Modell zu optimieren. - Feinabstimmung und Hyperparameter-Tuning
Die Genauigkeit lässt sich durch gezielte Anpassungen an Lernrate, Schwellwerten oder der Batchgröße weiter verbessern.
Individuelle Lösungen für individuelle Anforderungen
Gemeinsam entwickeln wir eine Lösung, die wirklich passt.