Beelden herkennen, daar draait het om bij computer vision. Objecten detecteren en vervolgens scenes juist begrijpen. Om dat te bereiken bouwen software-ingenieurs datamodellen die hun zelflerende algoritmes voeden, zodat die hun taak almaar beter kunnen uitvoeren. Aan de basis daarvan liggen datasets van beelden die al gelabeld zijn, zodat het model aan de hand van voorbeelden leert wat het in de toekomst moet herkennen.

Structureren en visualiseren

'Het begint met de vraag hoe je die beelden labelt, en hoe je dat snel kunt doen. Dat willen wij met ons training data platform vergemakkelijken', zegt Otto Debals, de CEO van Segments.ai. Daarnaast is het belangrijk om die datasets juist te structureren en te visualiseren. Concreet heeft de gebruiker de mogelijkheid om zijn eigen dataset aan het platform toe te voegen via een API of SDK. 'Vanaf dat moment kun je een automatische workflow opzetten', legt Debals uit. 'Eerst en vooral zal ons systeem voorstellen doen die je kan aanpassen. Op basis van die labels bouwt de klant vervolgens zijn eigen model, dat hij kan integreren in ons platform. Opnieuw zullen we hem dan helpen om het systeem te verfijnen en verbeteren. Aan het einde van de rit heeft de klant betere data en een beter model.'

Gestart aan het begin van 2020 was Segments.ai aan het einde van het jaar klaar om de markt op te gaan. Onder de vleugels van Start It @KBC, en met de steun van een VLAIO-subsidie van 125.000 euro die de inleg van de founders matchte, werd het product op punt gezet. Zo kon 2021 volledig om de commercialisering draaien, en daarvoor zetten Debals en zijn co-founder en CTO Bert De Brabandere in op hun eigen ervaring. 'We hebben besloten om zelf het contact met onze klanten te houden en rechtstreeks de ingenieurs aan te spreken. Zo horen we uit eerste hand waar de pijnpunten zitten die we met ons platform nog meer moeten proberen weg te werken. Meer dan verkopen, willen we dat soort inzichten verwerven. De verkoop volgt dan wel.'

Cultuurklik

Begin 2021 vonden Debals en De Brabandere als eerste Belgische start-up ooit onderdak bij accelerator YCombinator. In april werd één miljoen euro opgehaald bij Merus Capital, Volta Ventures en angel investors van over de hele wereld. En ondertussen vond Segments.ai zijn klanten. 'We zijn aanwezig in ongeveer alle sectoren en hebben al heel diverse use cases om voor te leggen, van automotive tot robotics, en zelfs farma en afvalverwerking', klinkt het. Ook IT-consultants ontdekken de tool om hun computervisiemodellen op te zetten. Zo werkt Lufthansa Industry Solutions met Segments en is de start-up bezig met een pilot voor een multinationaal sportmerk.

'Eigenlijk zijn onze meeste klanten Amerikaans', zegt Debals over de ambities van het bedrijf. 'Dat zijn allemaal deals die we vanop afstand hebben gesloten, dus er is geen reden om niet wereldwijd te kijken. Meer dan een geografische klik moet er een cultuurklik zijn om met ons product te werken. Want ja, er zijn concurrenten met gelijkaardige oplossingen, en niet van de minsten. Maar waar Amazon en Google dit als een van hun vele producten bekijken, focussen wij op de essentie van het dataprobleem. Daarmee willen wij het verschil maken.'

Segments.ai

Maatschappelijke zetel: Kessel-Lo

Aantal vennoten: 2

Financieel: geen concrete plannen.

Website: Segments.ai

Bijschrift:

Otto Debals (l) en Bert De Brabandere.

Beelden herkennen, daar draait het om bij computer vision. Objecten detecteren en vervolgens scenes juist begrijpen. Om dat te bereiken bouwen software-ingenieurs datamodellen die hun zelflerende algoritmes voeden, zodat die hun taak almaar beter kunnen uitvoeren. Aan de basis daarvan liggen datasets van beelden die al gelabeld zijn, zodat het model aan de hand van voorbeelden leert wat het in de toekomst moet herkennen.'Het begint met de vraag hoe je die beelden labelt, en hoe je dat snel kunt doen. Dat willen wij met ons training data platform vergemakkelijken', zegt Otto Debals, de CEO van Segments.ai. Daarnaast is het belangrijk om die datasets juist te structureren en te visualiseren. Concreet heeft de gebruiker de mogelijkheid om zijn eigen dataset aan het platform toe te voegen via een API of SDK. 'Vanaf dat moment kun je een automatische workflow opzetten', legt Debals uit. 'Eerst en vooral zal ons systeem voorstellen doen die je kan aanpassen. Op basis van die labels bouwt de klant vervolgens zijn eigen model, dat hij kan integreren in ons platform. Opnieuw zullen we hem dan helpen om het systeem te verfijnen en verbeteren. Aan het einde van de rit heeft de klant betere data en een beter model.'Gestart aan het begin van 2020 was Segments.ai aan het einde van het jaar klaar om de markt op te gaan. Onder de vleugels van Start It @KBC, en met de steun van een VLAIO-subsidie van 125.000 euro die de inleg van de founders matchte, werd het product op punt gezet. Zo kon 2021 volledig om de commercialisering draaien, en daarvoor zetten Debals en zijn co-founder en CTO Bert De Brabandere in op hun eigen ervaring. 'We hebben besloten om zelf het contact met onze klanten te houden en rechtstreeks de ingenieurs aan te spreken. Zo horen we uit eerste hand waar de pijnpunten zitten die we met ons platform nog meer moeten proberen weg te werken. Meer dan verkopen, willen we dat soort inzichten verwerven. De verkoop volgt dan wel.'Begin 2021 vonden Debals en De Brabandere als eerste Belgische start-up ooit onderdak bij accelerator YCombinator. In april werd één miljoen euro opgehaald bij Merus Capital, Volta Ventures en angel investors van over de hele wereld. En ondertussen vond Segments.ai zijn klanten. 'We zijn aanwezig in ongeveer alle sectoren en hebben al heel diverse use cases om voor te leggen, van automotive tot robotics, en zelfs farma en afvalverwerking', klinkt het. Ook IT-consultants ontdekken de tool om hun computervisiemodellen op te zetten. Zo werkt Lufthansa Industry Solutions met Segments en is de start-up bezig met een pilot voor een multinationaal sportmerk.'Eigenlijk zijn onze meeste klanten Amerikaans', zegt Debals over de ambities van het bedrijf. 'Dat zijn allemaal deals die we vanop afstand hebben gesloten, dus er is geen reden om niet wereldwijd te kijken. Meer dan een geografische klik moet er een cultuurklik zijn om met ons product te werken. Want ja, er zijn concurrenten met gelijkaardige oplossingen, en niet van de minsten. Maar waar Amazon en Google dit als een van hun vele producten bekijken, focussen wij op de essentie van het dataprobleem. Daarmee willen wij het verschil maken.'Bijschrift:Otto Debals (l) en Bert De Brabandere.