Zinn Hub
0
Вашата количка
0

Накратко

Ключови детайли за тази услуга, които да ви помогнат да вземете решение. Генерирано от Zinn Hub, а не от продавача.

Поддръжка на рамка

7+ Експортни формати
Моделите се доставят във формати YOLOv5, TensorFlowLite, ONNX, CoreML, TensorRT, OpenVINO, TorchScript и PyTorch — покриващи цели за внедряване в уеб, мобилни устройства, облак и периферни устройства.

Цели на внедряване

Облак, мобилни устройства и периферия
Завършените модели могат да бъдат разгърнати на AWS EC2, Android, iOS, Raspberry Pi и OpenVINO периферни устройства, което го прави подходящ както за нуждите на сървърно, така и за нуждите на устройството.

Опит в областта

11+ Вертикални случаи на употреба
Екипът е доставил решения за откриване на обекти в медицинския, автомобилния, селскостопанския, спортния и дроновия сектор за изображения, което показва широко излагане на инженерство за компютърно зрение в реалния свят.

Обхват на доставката

Цялостен процес
Основното ниво на цена $4,080 включва предварителна обработка на данни, обучение на модел, валидиране, фина настройка, внедряване в облак, API интеграция, изходен код и документация — не са посочени отделни такси за предаване.

Какво ще получите

Формати:
Изходни файлове
Облачна връзка
Писмен доклад
Персонализиран код
Метод на доставка:
Мениджър поръчки
Бележки: Всички резултати се предоставят чрез мениджъра на поръчки. Ще получите: обучени тегла на модела, пълен изходен код (скриптове за обучение и извод), код на REST API, потвърждение за разполагане в облак и писмена документация на модела. Ще бъде споделена връзка за съхранение в облак за големи файлове. Крайни/мобилни компилации се доставят като допълнителни пакетни файлове, където е приложимо.

Пълно описание

Вашият бизнес проблем е уникален. Готовите модели за визия рядко му пасват. Тази услуга предоставя готов за производство персонализиран модел за откриване на обекти, създаден специално около вашите данни, вашата среда и вашата цел за внедряване — така че получавате нещо, което наистина работи в реалния свят, а не само на бенчмарк.

Нашият екип от инженери по компютърно зрение, базиран в Лондон, притежава квалификации, обхващащи бакалавърска степен по компютърни науки до магистърска и докторска степен по компютърно зрение. Ние сме изградили и внедрили модели за откриване в здравеопазването, селското стопанство, моторните спортове, сигурността, енергетиката и потребителските приложения — обхващащи всичко от четене на медицински устройства и откриване на петна от меланома до разпознаване на пътни конуси, идентифициране на слънчеви панели от изображения от дронове и наблюдение на безопасността на водача. Всеки модел, който доставяме, е преминал през същия строг процес от край до край, описан по-долу.

**Какво включва всеки пакет:**

Изследване — преглеждаме литературата и най-подходящите архитектури за вашата конкретна задача за откриване, преди да напишем един ред код.

Предварителна обработка на данни — вашите необработени изображения или видео кадри се почистват, анотират-проверяват, разширяват и разделят на набори за обучение, валидиране и тестване.

Създаване на модел — ние избираме и конфигурираме оптималната архитектура от нашия поддържан стек от рамки (YOLOv5, PyTorch, TensorFlow Lite, ONNX, CoreML, TensorRT, TensorFlow.js, OpenVINO, TorchScript) въз основа на вашите изисквания за точност, скорост и хардуер.

Валидиране и тестване — моделите се оценяват спрямо задържани данни с пълна точност/припомняне/mAP отчитане, така че да знаете точно какво представяне да очаквате.

Мониторинг на производителността и фина настройка — повтаряме, докато моделът не достигне договорената целева метрика преди предаване.

Разгръщане в облак и API интеграция — моделът е обвит в REST API и разгърнат на облачен сървър (като EC2), така че да може незабавно да бъде извикан от вашето приложение.

Изходен код и документация на модела — получавате всичко: тегла, скриптове за обучение, скриптове за извод, API код и писмена документация. Цялата интелектуална собственост принадлежи изцяло на вас.

**Цели за внедряване, които поддържаме:** облачни сървъри, Android, iOS, Raspberry Pi и други периферни устройства, работещи с OpenVINO или съвместими среди за изпълнение.

**За кого е предназначен:** продуктови екипи и стартъпи, изграждащи функции, задвижвани от визия; предприятия, автоматизиращи визуална инспекция или мониторинг; изследователи, нуждаещи се от производствен модел, а не от изследователски прототип; всяка организация, която е изпробвала общ модел и е установила, че той не отговаря на изискванията.

Моля, изпратете ни съобщение, преди да направите поръчката си, за да можем да разберем вашия набор от данни, цели и времева линия. Ще потвърдим обхвата и всички допълнителни изисквания предварително — без изненади по средата на проекта.

Гаранция за качество на Zinner

✓
Проверен професионалист
Всеки Zinner се преглежда и одобрява, преди да се присъедини към платформата.
✓
Гарантирано качествена работа
Всички услуги са подкрепени от нашия ангажимент за осигуряване на качество.
✓
Сигурно плащане
Вашето плащане е защитено, докато не одобрите доставената работа.

Сравнете пакети

ФункцияНачинаещПрофесионаленПредприятие
Време за доставка14 дни21 дни21 дни
Ревизиинеограниченнеограниченнеограничен
Персонализиран модел за откриване на обекти (изображения или видео)✓✕✕
Изследване, предварителна обработка на данни, създаване и фина настройка на модела✓✕✕
Валидиране на модела, тестване и наблюдение на производителността✓✕✕
Внедряване в облак с интеграция на REST API✓✕✕
Доставен пълен изходен код и документация на модела✓✕✕
Неограничени ревизии — IP принадлежи изцяло на вас✓✕✕
Включени са всички начални резултати✕✓✕
Разширен обхват на разработка за по-сложни или многокласови задачи за откриване✕✓✕
По-широк избор на рамки в целия поддържан модел стек✕✓✕
По-дълбоки цикли на фина настройка с допълнителни итерационни кръгове✕✓✕
Разгръщане в облак и API интеграция в производствен мащаб✕✓✕
Пълен изходен код, тегла и изчерпателна документация на модела✕✓✕
Включени всички професионални резултати✕✕✓
Максимален обхват на проекта за сложни, многоетапни или високообемни системи за откриване✕✕✓
Разгръщане към облачни сървъри И крайни/мобилни цели (Android, iOS, Raspberry Pi, OpenVINO)✕✕✓
Персонализирана оценка на позата (наклоняване, завъртане, накланяне), ако се изисква от вашия случай на употреба✕✕✓
Пълно разработване на REST API и внедряване на сървър✕✕✓
Пълен изходен код, тегла на модела, скриптове за извод и подробна документация✕✕✓

Портфолио

Примери за работата на продавача, свързана с този Zinn.

Изграждане на персонализиран модел за откриване на обекти за вашето приложение

Изграждане на персонализиран модел за откриване на обекти за вашето приложение

Допълнителна информация

Защо да изберете мен

Местоположение на екипа:Лондон, Англия — специализирани инженери по компютърно зрение
Квалификации:Притежатели на бакалавърска, магистърска и докторска степен по компютърни науки и компютърно зрение
Собственост на IP:Целият код, тежести и документация принадлежат изцяло на купувача при доставка
Политика за ревизии:Неограничени ревизии — повтаряме, докато вашият модел не отговори на договорените цели за ефективност

Инструменти, които използвам

Рамки и формати на модели:YOLOv5, PyTorch, TensorFlow Lite, ONNX, CoreML, TensorRT, TensorFlow.js, OpenVINO, TorchScript
Цели за внедряване:Облачни сървъри (EC2 и еквиваленти), Android, iOS, Raspberry Pi, периферни устройства OpenVINO

Идеален за

Идеални клиенти:Екипи за продукти, добавящи визуални функции към приложения, предприятия, автоматизиращи визуална инспекция, изследователи, нуждаещи се от модели с производствено качество, стартъпи, изграждащи продукти, задвижвани от AI, организации, където общите модели са се представили под очакванията
Примерни задачи за откриване:Медицински изображения, наблюдение на растения и култури, анализ на превозни средства и трафик, индустриален контрол на качеството, спортен анализ, изображения от дронове и сателити, отчитане на устройства и инструменти, наблюдение на безопасността и съответствието

Често задавани въпроси

Да, моля — и силно го насърчаваме. Всеки проект за откриване на обекти има уникални изисквания относно размера на набора от данни, броя на класовете, целевата точност и средата за внедряване. Кратък разговор, преди да поръчате, ни позволява да потвърдим обхвата, да се договорим за срокове и да гарантираме, че няма изненади по време на разработката. Просто ни изпратете съобщение, описващо вашия проект, и ние ще отговорим незабавно.

Не е задължително. Ако вече имате етикетирани данни, ще ги използваме директно. Ако имате немаркирани изображения или видеоклипове, ние обработваме предварително данните като част от всеки пакет — включително проверка на анотации, разширяване и разделяне на данни на набори за обучение, валидиране и тестване. Моля, споделете възможно най-много подробности за вашите данни, когато се свържете с нас за първи път.

Ние избираме най-подходящата архитектура за вашата конкретна задача, изисквания за точност и целеви хардуер. Нашият поддържан стек включва YOLOv5, PyTorch, TensorFlow Lite, ONNX, CoreML, TensorRT, TensorFlow.js, OpenVINO и TorchScript. Ще препоръчаме най-подходящата опция след обсъждане на вашия проект.

Вие го правите — изцяло. Цялата интелектуална собственост, включително теглата на модела, скриптовете за обучение, кода за извод, API кода и документацията, се прехвърля към вас при доставка. Ние не запазваме никакви права върху нищо, което създаваме за вас.

Това означава, че ще продължим да повтаряме модела – настройване на хиперпараметри, коригиране на разширяването, усъвършенстване на архитектурата – докато не отговори на целите за производителност, договорени в началото на проекта. Ревизиите са ограничени от договорения обхват; промени, които значително разширяват проекта (например добавяне на изцяло нови класове обекти), може да изискват обсъждане на обхвата.

Да. Работим с организации от всякакъв размер както за еднократни доставки, така и за текущи ангажименти. Ако вашият проект е по-голям или по-сложен от стандартна поръчка, моля, изпратете ни съобщение първо и можем да обсъдим структуриран подход, етапи и срокове, които ви устройват.

Да. Ние поемаме отговорност за целия процес – от първоначалното проучване и избор на архитектура, през подготовката на данните, обучението, валидирането и фината настройка, до внедряването и документацията. Не се нуждаете от предварително съществуваща ML инфраструктура.

Минимум, ясно описание на това, което трябва да бъде открито, подробности за вашия набор от данни (или какви данни имате на разположение), вашата целева среда за внедряване и всякакви специфични изисквания за точност или скорост. Колкото повече контекст можете да споделите предварително, толкова по-бързо можем да започнем. Ще потвърдим точно какво е необходимо след преглед на детайлите на вашия проект.

Отзиви на клиенти

Вижте какво казват нашите клиенти за този Zinn

5.0
5 отзиви
5 ⭐
5
4 ⭐
0
3 ⭐
0
2 ⭐
0
1 ⭐
0

Много добре, и те са професионалисти.

Професионализмът, отзивчивостта и духът на сътрудничество на Karthik Pillai се открояват в областта на науката за данни и машинното обучение. Работата с него е приятна и очакваме с нетърпение да продължим това ползотворно партньорство, докато изграждаме нашия персонализиран AI продукт.

Страхотно както винаги

Картик Пилай е изключителен учен по данни, който надмина очакванията ми с професионалната си работа и невероятното внимание към детайлите. Работата с него беше лесна – той е учтив, точен и има дълбоко разбиране на нуждите на проекта. Абсолютно впечатлен!

Те са професионалисти.

Само влезли клиенти, които са закупили този продукт, могат да оставят отзив.

Категории

Политики на Zinner

Разработване на персонализиран модел за откриване на обекти с помощта на машинно обучение

Само влезли клиенти, които са закупили този продукт, могат да оставят отзив.

Опции и поръчка

Изтеглете приложението Zinn Hub

Известия · По-бърз достъп · Цял екран

Докоснете Споделяне в браузъра си

➜ След това докоснете "Добавяне към началния екран"