La Computer Vision
à la portée de tous

Modélisez, entraînez et déployez vos solutions de traitement d’images rapidement.

Construisez votre solution en Computer Vision de manière fluide et intuitive

01

Téléchargez

Ikomia Studio pour appliquer des algorithmes à vos images ou vidéos en 1 clic.

02

Importez

et ouvrez facilement vos images, vidéos, flux vidéos et datasets annotés.

03

Modélisez

votre idée rapidement avec des algorithmes de pointe et créez vos premiers PoC.

04

Déployez

votre solution de traitement d’images sur serveur cloud ou système embarqué avec Ikomia API.

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3 outils complémentaires pour une solution complète

Ikomia Studio

Ikomia Marketplace

Ikomia API

Appliquez un algorithme sur vos données en un clic.

Gardez un oeil sur votre workflow.

Évaluez les résultats.

Paramétrez facilement vos algorithmes.

TransUNet
TransUNet

Inférence TransUNet pour la segmentation sémantique.

Papier : TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation. J. Chen, Y. Lu, Q. Yu, X. Luo, E. Adeli, Y. Wang, L. Lu, A-L. Yuille, Y Zhou. Preprint 2021

Code original : github.com/Beckschen/TransUNet

Detectron2 DeepLabV3Plus

Inférence DeepLabv3+ de Detectron2 pour la segmentation sémantique.

Papier : Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation. Liang-Chieh Chen, Yukun Zhu, George Papandreou, Florian Schroff, Hartwig Adam. ECCV 2018

Code original : github.com/facebookresearch/detectron2

Ikomia API

Ikomia API est une bibliothèque Python qui permet de facilement prototyper son application d’IA visuelle. Que ce soit un workflow issu d’Ikomia Studio ou un workflow from scratch, n’importe quel développeur peut facilement exécuter des algorithmes de pointe sur n’importe quel type de machine (ordinateur de bureau, serveurs de calculs, cloud computing) en quelques lignes de code.

Ikomia Marketplace

TransUNet
Inférence TransUNet pour la segmentation sémantique.

Papier : TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation. J. Chen, Y. Lu, Q. Yu, X. Luo, E. Adeli, Y. Wang, L. Lu, A-L. Yuille, Y Zhou. Preprint 2021

Code : github.com/Beckschen/TransUNet

Inférence TransUNet pour la segmentation sémantique.

Modèle d’inférence DeepLabv3+ de Detectron2 pour la segmentation sémantique.

Papier : Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation. Liang-Chieh Chen, Yukun Zhu, George Papandreou, Florian Schroff, Hartwig Adam. ECCV 2018

Code : github.com/facebookresearch/detectron2

Ikomia API

Ikomia API

Ikomia API est une bibliothèque Python qui permet de facilement prototyper son application de Computer Vision. Que ce soit un workflow issu d’Ikomia Studio ou un workflow from scratch, exécutez facilement des algorithmes de pointe sur n’importe quel type de machine (ordinateur de bureau, serveurs de calculs, cloud computing) en quelques lignes de code.

Trouvez, testez, intégrez et déployez les meilleurs algorithmes en Computer Vision

Les meilleurs algorithmes de l'état de l'art utilisables en 1 clic

Nous sélectionnons les meilleurs algorithmes de l’état de l’art  disponibles en Open Source dans tous les grands domaines de la Computer Vision (classification, détection, segmentation, pose…), et nous les testons pour vous.

Outils no-code pour développeurs débutants

Utilisez tous nos algorithmes sans écrire une seule ligne de code.

Testez OpenCV en 1 clic ou commencez à utiliser des algorithmes de Deep Learning sans efforts.

Solution low-code pour développeurs expérimentés

Intégrez vos propres algorithmes dans Ikomia Studio pour les tester, les comparer et les améliorer.

Exécutez-les ensuite n’importe où, sur n’importe quelle machine.

Déployez facilement vos algorithmes grâce à l'API

Notre API vous permet de déployer vos applications en Computer Vision sur n’importe quel serveur de calculs distant (Google Collab, AWS, GCP…) ou sur vos propres serveurs.

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Les liens utiles

Python API documentation

Apprenez à créer votre première Ikomia App Python grâce à notre API dédiée et profitez des atouts de la boîte à outils Ikomia.

Ikomia GitHub

Ikomia Studio (AGPLv3), Ikomia API (LGPL) et tous nos algorithmes sont open source. Allez visiter notre repo GitHub pour plus d’informations.