What is Picsellia?
開發電腦視覺應用程式時，往往需要在資料管理、標註、模型訓練和部署等不同工具之間周旋。這種零散的工作流程可能會造成瓶頸，減緩進度，並使協作變得更具挑戰性。
Picsellia 提供了一種不同的方法：一個專為像您這樣的電腦視覺團隊構建的統一 MLOps 平台。我們將 CV 專案生命週期的每個關鍵階段——從組織原始視覺資料到監控生產中的模型——整合到一個有凝聚力的環境中。這有助於您簡化開發流程、提高模型準確性，並更快地部署應用程式。
主要功能：
📊 集中和結構化視覺資料： 將來自不同來源（AWS、GCP、Azure、本地）的圖像和影片彙總到一個結構化的 Datalake 中。使用強大的中繼資料標記和類似 SQL 的查詢，輕鬆探索、篩選和管理像素級完美的資料集，以滿足您的特定需求。
✍️ 加速高品質標註： 利用一套多功能的標記工具，支援邊界框、多邊形、關鍵點、分類等。借助 AI 輔助功能（如 SAM 或 DINOv2 預標記）顯著加快流程，並透過內建的協作工具促進團隊合作，以進行審查和品質控制。
⚙️ 簡化模型開發與訓練： 在 Picsellia 內管理整個模型生命週期。使用與 MLflow 和 Weights & Biases 等流行工具的整合，追蹤實驗、版本模型和資料集、調整超參數以及偵錯程式碼。
🚀 自信地部署和監控模型： 將您訓練好的模型部署到各種服務引擎（雲端或邊緣）。持續即時監控模型效能、審查預測，並收集見解以推動改進和重新訓練週期。
🤝 加強團隊協作： 促進整個 CV 專案的無縫團隊合作。共享工作區、基於角色的存取、多步驟標註工作流程和整合的溝通工具等功能可讓每個人保持一致並提高生產力。
🔒 確保穩健的安全性與治理： 透過精細的使用者權限、資料保留策略和全面的稽核追蹤，保持對資料的完全控制。Picsellia 已通過 ISO/IEC 27001:2022 認證，展現了對高安全標準的承諾。
團隊如何使用 Picsellia：
改善工業自動化： 一家廢棄物管理公司 PellencST 需要快速開發和迭代其分揀機的模型。透過使用 Picsellia 的整合平台，他們將模型上市時間縮短了 90%，從而能夠更快地部署更準確的分揀能力。
推進精準農業： 像 Abelio 這樣的農業科技公司處理大量的航空和感測器圖像。透過集中管理其資料並簡化 Picsellia 的標記工作流程，他們縮短了模型上市時間，並將資料管理效率提高了 50%，從而更快地獲得了有關作物健康和產量優化的見解。
提高建築工地可視性： Altaroad 利用電腦視覺來監控建築工地。Picsellia 幫助他們有效地管理不同的視覺資料（圖像、影片）、訓練模型來偵測特定事件或物件，並最終提高複雜工作場所的整體可視性和安全性。
與您現有的生態系統連接：
Picsellia 旨在適應您的工作流程，與您已使用的工具和平台順暢整合：
物件儲存： AWS S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage、MinIO、On-Premise Storage
深度學習工具： PyTorch、TensorFlow、Keras、Hugging Face、MLflow、Weights & Biases、Jupyter、Ultralytics
生成式 AI 模型： Anthropic、Mistral AI、OpenAI、Meta
服務引擎： AWS SageMaker、Google Vertex AI、Azure Machine Learning
資料倉儲和端點： Snowflake、Databricks、Nvidia Jetson、Webhooks、Cameras
結論：
Picsellia 透過提供真正整合的 MLOps 環境來解決電腦視覺開發的核心挑戰。您的團隊無需與斷開連接的工具作鬥爭，而是獲得一個統一的平台來管理資料、加速標註、訓練穩健的模型，並自信地部署應用程式。它是一個全面的工具包，旨在幫助您更快地構建更好的 CV 模型。
More information on Picsellia
Launched
2019-05
Pricing Model
Freemium
Starting Price
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14.3K
Tech used
Google Tag Manager,LinkedIn Insights,Webflow,Amazon AWS CloudFront,Cloudflare CDN,JSDelivr,unpkg,Google Fonts,jQuery,Popper.js,Splide,Gzip,HTTP/3,OpenGraph,HSTS
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Picsellia was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-19.
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