Entraînez des modèles de segmentation sans programmation ni expertise en IA. Téléchargez vos jeux de données d’entraînement étiquetés* dans l’interface et laissez VGTRAINER s’en charger. Vous pouvez avoir votre premier modèle fonctionnel en un seul jour et vous pouvez l’itérer autant de fois que vous le souhaitez avec des données supplémentaires pour améliorer sa précision.
**Sélectionnez des données d’entraînement précises et cohérentes dans VGSTUDIO MAX.
Téléchargez vos jeux de données d’entraînement étiquetés dans l’interface et laissez le logiciel s’occuper du reste. Vous pouvez avoir votre premier modèle fonctionnel en un seul jour et vous pouvez l’itérer autant de fois que vous le souhaitez avec des données supplémentaires pour améliorer sa précision.
“Les résultats sont très impressionnants. Après avoir entraîné un modèle avec seulement 20 jeux de données étiquetées, la segmentation obtenue est précise à 98 %. C’est vraiment très impressionnant et très efficace.”
Nous sommes conscients qu’il est difficile d’imaginer créer ses propres modèles d’apprentissage en profondeur. C’est précisément pour cette raison que nous avons développé VGTRAINER : pour mettre la puissance de l’IA pour la segmentation entre les mains des utilisateurs ordinaires. Regardez ce tutoriel vidéo et découvrez à quel point l’application est intuitive dans la pratique !
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Laissez vos modèles faire le travail, et cela maintes et maintes fois ! L’affinement vous permet d’adapter un modèle de segmentation existant basé sur l’apprentissage profond à de nouvelles tâches d’inspection similaires avec un minimum de données et en peu de temps.
Alors qu’il vous aurait peut-être fallu un grand nombre d’images CT étiquetées pour entraîner correctement votre modèle de détection des pores à partir de zéro, il n’en faudra peut-être que deux ou trois pour affiner un modèle correctement pré-entraîné en fonction de votre tâche spécifique.
L’affinement des modèles est idéal pour les scénarios dans lesquels plusieurs lignes de production doivent être adaptées ou pour réagir aux signes d’usure. Ainsi, vos modèles sont toujours adaptés à vos besoins opérationnels spécifiques.
Microsoft mettra fin au support de Windows 10 en octobre 2025. En accord avec cette décision, nous mettrons également fin au support officiel des applications VG fonctionnant sous Windows 10 à partir de la version 2025.3.
Nous encourageons donc les utilisateurs concernés à mettre à jour leur système d’exploitation pour continuer à bénéficier de toutes les fonctionnalités de VGSTUDIO, VGSTUDIO MAX, VGMETROLOGY, VGinLINE et des autres produits logiciels VG.
Cette mesure vise à garantir que notre suite logicielle VG offre des performances, une sécurité et une compatibilité accrus sur les plates-formes modernes.
Si vous avez besoin d’aide pour la mise à jour ou si vous avez des questions, veuillez contacter notre équipe d’assistance technique.
Avec le lancement de notre nouvelle application, VGTRAINER, vous pouvez désormais entraîner vos propres modèles d’apprentissage profond pour la segmentation en interne – sans avoir besoin d’une expertise en IA ou en programmation. Appliquez ces modèles avec le module Deep Segmentation pour tirer parti de l’IA afin de relever des défis de segmentation auparavant insolubles en raison de la qualité des données CT, tout en conservant un contrôle total sur vos données de pièces confidentielles.
Cliquez ici pour regarder le tutoriel vidéo.
Consultez la configuration de base ci-dessous ou téléchargez le fichier PDF pour connaître la configuration complète requise pour l’utilisation de VGTRAINER.
Windows 10* Enterprise 64 bits
Windows 10* Professional 64 bits
Windows 11 Enterprise 64 bits
Windows 11 Professional 64 bits
*À partir de la version 2025.3, VGTRAINER ne prendra plus en charge Windows 10
Minimum : x86-64 CPU. Les processeurs ARM ne sont pas pris en charge.
Recommandation : Processeurs Intel or AMD multicœurs haute performance, tels que les processeurs AMD Ryzen™ 9 5950X 16 cœurs ou Intel Xeon E5-2687W v3 3 GHz ou plus
L’entraînement d’un modèle avec VGTRAINER nécessite un minimum de 128 Go de RAM. La quantité de mémoire principale réellement requise dépend fortement de la taille de votre tâche.
