How much labelled data do I need for a computer vision model?

Cela dépend de la distinction de vos classes et de la variation de l'éclairage, de l'angle et de l'arrière-plan. L'affinage d'un modèle pré-entraîné nécessite beaucoup moins de données que l'entraînement à partir de zéro. La réponse pratique est de partager un échantillon de vos images avec un Zinner tôt et de demander une évaluation des données avant de vous engager dans une commande d'entraînement complète.

How is computer vision work priced on Zinn Hub?

Chaque Zinner fixe son propre prix et l'affiche à l'avance sur l'annonce. Le coût reflète généralement la taille de l'ensemble de données, si l'annotation est incluse, le nombre d'itérations d'entraînement attendues et si le déploiement est inclus. L'annotation et le déploiement sont fréquemment tarifés séparément de l'entraînement du modèle, alors confirmez exactement ce que couvre une annonce avant de commander.

What is delivered at the end of a computer vision order?

Généralement, les poids du modèle entraîné, le code d'entraînement et d'inférence, un rapport d'évaluation écrit avec une analyse de la précision et des erreurs, et des instructions pour l'exécuter. Les commandes de déploiement ajoutent une API ou un conteneur packagé. Demandez explicitement le rapport d'évaluation, car un modèle sans performance mesurée sur des données non utilisées ne peut pas être jugé.

Can a Zinner work with sensitive or proprietary images?

Discutez de la gestion des données avant d'envoyer quoi que ce soit. Convenez dans le fil de discussion de la commande où les données seront stockées, si elles peuvent être utilisées au-delà de votre projet et ce qu'il en advient après la livraison. De nombreux acheteurs partagent d'abord un sous-ensemble expurgé ou anonymisé. Si vos images contiennent des données personnelles, confirmez que les arrangements respectent vos propres obligations de conformité.

How do I choose the right computer vision Zinner?

Recherchez des travaux de portefeuille sur un problème similaire au vôtre plutôt qu'une expérience générale en apprentissage automatique, car la détection, l'OCR et la segmentation impliquent des techniques différentes. Demandez aux candidats comment ils mesureraient le succès de votre tâche et ce qui pourrait mal tourner. Un Zinner qui nomme les modes de défaillance comprend généralement mieux le problème que celui qui ne promet que la précision.

Can the model run on a phone or an edge device?

Souvent oui, mais cela doit être planifié dès le début. L'inférence sur appareil nécessite une architecture plus petite, une quantification ou une conversion vers un environnement d'exécution mobile, ce qui sacrifie une certaine précision pour la vitesse. Indiquez votre matériel cible et votre budget de latence dans le brief afin que le Zinner sélectionne un modèle approprié plutôt que d'en réduire un tard dans le projet.

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