YOLOv8 компьютерное зрение
Обеспечьте интеллектуальное обнаружение объектов, сегментацию экземпляров и классификацию изображений

Наши услуги по разработке на YOLOv8
Кастомное обучение и fine-tuning
Мы создаём модели под специфику бизнеса. Fine-tuning на ваших данных обеспечивает максимальную точность даже в сложных условиях.
Сбор, очистка и аннотация датасетов
Мы берём на себя процесс подготовки данных — от сбора изображений/видео до их разметки, чтобы гарантировать высокое качество результата.
Edge-деплой (NVIDIA Jetson, Android/iOS)
WEZOM разрабатывает edge-деплой YOLOv8, позволяющий выполнять детекцию объектов автономно, без постоянного подключения к облаку.
Компрессия моделей (квантизация, pruning, distillation)
Оптимизируем модели, делая их компактнее и быстрее без потери качества, чтобы они работали даже на маломощных устройствах.
Ускорение и интеграция (TensorRT, ONNX, API)
Помогаем интегрировать модели в существующую IT-инфраструктуру (CRM, ERP и др.), используя оптимизацию через TensorRT/ONNX для повышения производительности и масштабируемости.
Сопровождение и регулярное дообучение
Обеспечиваем полный жизненный цикл: техподдержка, мониторинг производительности, адаптация под новые данные и повторное обучение.
Актуальные кейсы
Почему выбирают YOLOv8
YOLOv8 предлагает беспрецедентную производительность, гибкость и простоту развертывания, превращая искусственный интеллект в мощный бизнес-инструмент для использования в различных сценариях — от контроля производства и логистических процессов до интеллектуальных систем безопасности.
Баланс скорости и точности позволяет получать высокое качество идентификации объектов даже при ограниченных вычислительных ресурсах, открывая возможности использования компьютерного зрения в реальном времени.
Работа на edge-устройствах и мобильных платформах — ваша команда сможет реализовать анализ видео, мониторинг и детекцию объектов локально, без дорогостоящих дата-центров.
Многофункциональность: YOLOv8 решает сразу несколько задач — детекцию объектов в реальном времени, сегментацию и оценку поз. Это позволяет реализовывать комплексные сценарии: контроль качества продукции на конвейере, анализ движений пациентов и др.
Поддержка transfer learning и развитый инструментарий для аннотации и валидации данных делают возможным обучение YOLOv8 даже на небольших датасетах, адаптируя модель под специфику конкретной отрасли.
Процесс разработки

Обсудим проект
Что говорят клиенты
Разработка кастомизированного интернет-магазина с интеграцией платежной системы, службы доставки, CRM-системы, учета и аналитики товаров. Благодаря помощи WEZOM посещаемость сайта выросла втрое, а коэффициент конверсии увеличился с 0,9% до 2,4%. Количество постоянных клиентов также выросло на 30%, а средний чек увеличился на 15%. Команда завершила проект вовремя и предоставила уникальную структуру, дизайн и функциональность сайта.
Наши стейкхолдеры очень довольны дизайном сайта и тем что он привлекает большое количество посетителей. Хочу также отметить то насколько быстро и умело команда адаптировалась под наши процессы и требования. Менеджер который с нами работал справлялся со всеми задачами, а в моментах где у нас были вопросы, отвечал на все быстро и ясно. Очень приятно работать с такими специалистами.

Кирилл
Кирилл
Основатель DRAGI
Частые вопросы
Наши эксперты подберут самое эффективное решение
Какие кейсы лучше всего реализовывать с YOLOv8?
YOLOv8 актуален для видеоналитики: системы видеонаблюдения, контроль качества на производстве, отслеживание объектов в логистике, анализ поведения покупателей, мониторинг посевов и состояния животных и др.
Сколько данных нужно для надёжных результатов?
Для простых сценариев достаточно нескольких тысяч изображений с качественной разметкой. Для сложных условий может потребоваться десятки тысяч примеров.
Можно ли развернуть YOLOv8 на маломощных edge-устройствах?
Да, благодаря оптимизациям (квантизация, TensorRT) YOLOv8 работает даже на устройствах с ограниченными ресурсами без критичной потери точности.
Какие техники оптимизации повышают FPS без потери точности?
Квантизация, pruning и TensorRT для GPU. Также применяется distillation для создания более лёгких моделей.
Поддерживает ли YOLOv8 сегментацию и определение поз?
Да, версия поддерживает классическую детекцию, сегментацию по контуру и определение поз по ключевым точкам.
Как осуществляется поддержка и улучшение модели?
Мы внедряем MLOps для автоматизации сбора новых данных, обновления датасетов и регулярного переобучения.
Можно ли интегрировать YOLOv8 в бизнес-приложения?
Да, мы создаём API и интеграционные модули для подключения к ERP, CRM, MES и другим системам.
Какие преимущества YOLOv8 для видеонаблюдения?
YOLOv8 обеспечивает мгновенную реакцию, различает людей и предметы, отслеживает движение и оценивает поведенческие паттерны, снижая нагрузку на персонал.
Используется ли YOLOv8 в производстве и логистике?
Да, в производстве — для контроля качества, выявления дефектов, соблюдения техники безопасности; в логистике — для отслеживания грузов, автоматизации инвентаризации и оптимизации складских операций.
Чем YOLOv8 отличается от предыдущих версий YOLO?
YOLOv8 быстрее и точнее, поддерживает сегментацию и определение поз, лучше масштабируется и идеально подходит для edge-решений.

Получите детальное и понятное коммерческое предложение
Трансформируем
ваш бизнес!
ваш бизнес!
Киев
г. Киев, ул. Андрея Верхогляда, 2а, оф. 440 (секция 2, этаж 23)
0 800 755 007
Бесплатно по Украине
@Написать
Пишите, договоримся!






