एक स्वच्छ, पूरी तरह से परीक्षण किया गया, पूरी तरह से प्रलेखित कंप्यूटर विजन मॉडल प्राप्त करें — छवि वर्गीकरण और वस्तु पहचान से लेकर विभाजन, ट्रैकिंग और उससे आगे तक — लंदन में स्थित एक विशेषज्ञ AI/ML इंजीनियरिंग टीम द्वारा निर्मित।
मैं एक कस्टम कंप्यूटर विजन एमएल मॉडल विकसित करूँगा
एक सरल, पूरी तरह से प्रलेखित कंप्यूटर विजन मॉडल — स्वच्छ कोड के साथ शोधित, निर्मित और वितरित।
- आपके CV समस्या के लिए रिसर्च और टास्क स्कोपिंग
- एक उपयुक्त डीप लर्निंग आर्किटेक्चर का उपयोग करके मॉडल निर्माण
- स्वच्छ, बग-मुक्त स्रोत कोड
- स्पष्ट कोड स्पष्टीकरण के साथ मॉडल दस्तावेज़
- डिलीवरी से पहले गहन परीक्षण
- व्यापक कोड समर्थन
स्टार्टर में सब कुछ, एक संशोधन के साथ और अधिक शामिल मॉडल को समायोजित करने के लिए अधिक समय।
- स्टार्टर पैकेज में सभी सुविधाएँ
- अधिक जटिल CV चुनौतियों (पहचान, विभाजन, ट्रैकिंग, आदि) के लिए उपयुक्त
- 1 पोस्ट-डिलीवरी संशोधन शामिल है
- गहन विकास और परीक्षण के लिए विस्तारित समय-सीमा
- आपके विशिष्ट उपयोग के मामले के लिए इष्टतम एल्गोरिथम चयन
- पूरी प्रक्रिया के दौरान विशेषज्ञ मार्गदर्शन
क्लाउड परिनियोजन और एपीआई एकीकरण सहित पूर्ण-स्कोप डिलीवरी — पूर्ण एंड-टू-एंड कंप्यूटर विजन समाधान।
- मानक पैकेज में सभी सुविधाएँ
- प्रशिक्षित मॉडल का क्लाउड परिनियोजन
- वास्तविक दुनिया के एप्लिकेशन एक्सेस के लिए एपीआई एकीकरण
- 2 डिलीवरी के बाद के संशोधन शामिल हैं
- परिनियोजन और API उपयोग को कवर करने वाला व्यापक दस्तावेज़
- आपके उत्पाद या पाइपलाइन में एकीकरण के लिए तैयार एंड-टू-एंड समाधान
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यह तय करने में आपकी मदद करने के लिए इस सेवा के बारे में मुख्य विवरण। Zinn Hub द्वारा जेनरेट किया गया, विक्रेता द्वारा नहीं।
मूल्य स्थिति
CV कार्य कवरेज
मॉडल फ्रेमवर्क
डिप्लॉयमेंट के विकल्प
टर्नअराउंड और संशोधन
आपको क्या मिलेगा
पूर्ण विवरण
चाहे आपको छवियों को वर्गीकृत करने, वास्तविक समय में वस्तुओं का पता लगाने और ट्रैक करने, दृश्यों को खंडित करने, उदाहरणों की गणना करने, मुद्रा का अनुमान लगाने, छवियों को उत्पन्न करने, या वीडियो से सामग्री को पुनः प्राप्त करने की आवश्यकता हो - एक मजबूत, उत्पादन-तैयार कंप्यूटर विज़न मॉडल यहां से शुरू होता है।
Zinn Digital कंप्यूटर विज्ञान में गहन विशेषज्ञता वाली लंदन-आधारित AI और मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग टीम है। हम कंप्यूटर विज़न चुनौतियों के पूरे स्पेक्ट्रम पर काम करते हैं, स्वच्छ, अच्छी तरह से प्रलेखित, बग-मुक्त कोड प्रदान करते हैं जिसे आप समझ सकते हैं, बढ़ा सकते हैं और जिस पर भरोसा कर सकते हैं।
हम आपके लिए क्या बना सकते हैं:
• इमेज क्लासिफिकेशन
• ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और ऑब्जेक्ट काउंटिंग
• ऑब्जेक्ट रिकॉग्निशन और ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग
• पोज़ एस्टिमेशन
• इमेज सेगमेंटेशन (सिमेंटिक और इंस्टेंस)
• इमेज कैप्शनिंग
• कंटेंट-बेस्ड इमेज और वीडियो रिट्रीवल
• इमेज जनरेशन
• इमेज एन्हांसमेंट
हम जिन डीप लर्निंग आर्किटेक्चर के साथ काम करते हैं उनमें YOLO v2, YOLO v3, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN, Generative Adversarial Networks (GANs), EfficientDet, DeepLabv3+, U-Net, RetinaNet, bespoke custom networks, और बहुत कुछ शामिल हैं — जो आपके विशिष्ट कार्य और बाधाओं के अनुरूप चुने गए हैं।
प्रत्येक डिलीवरी में शामिल हैं:
• स्वच्छ, बग-मुक्त स्रोत कोड
• सौंपने से पहले गहन परीक्षण
• पूर्ण कोड दस्तावेज़ और स्पष्टीकरण
• आपके उपयोग के मामले के लिए इष्टतम एल्गोरिथम चयन
• ऑर्डर के दौरान व्यापक कोड समर्थन
हम अकादमिक परियोजनाओं का भी समर्थन करते हैं — यदि आप किसी स्कूल, कॉलेज या विश्वविद्यालय कंप्यूटर विजन असाइनमेंट पर काम कर रहे हैं, तो हम आपको आपकी परियोजना को शुरू से बनाने, डीबग करने और समझने में मदद कर सकते हैं।
यह किसके लिए है:
यह सेवा उन डेवलपर्स, शोधकर्ताओं, डेटा वैज्ञानिकों और छात्रों के लिए आदर्श है जिन्हें एक कार्यशील कंप्यूटर विज़न मॉडल पर शोध करने, उसे आर्किटेक्ट करने और वितरित करने के लिए एक विशेषज्ञ की आवश्यकता है। चाहे आपके पास एक डेटासेट तैयार हो, एक अस्पष्ट अवधारणा हो, या एक मौजूदा कोडबेस जिसे ठीक करने की आवश्यकता हो, हम आवश्यकताओं को स्पष्ट करने और आपको ठीक वही वितरित करने के लिए ऑर्डर चैट के माध्यम से आपके साथ काम करेंगे जिसकी आपको आवश्यकता है।
यह कैसे काम करता है:
1. अपना ऑर्डर दें और आवश्यकताओं के फॉर्म के माध्यम से अपने प्रोजेक्ट का विवरण साझा करें।
2. हम आपकी संक्षिप्त जानकारी की समीक्षा करते हैं और यदि किसी स्पष्टीकरण की आवश्यकता होती है तो ऑर्डर चैट में संपर्क करते हैं।
3. हम आपके मॉडल का शोध करते हैं, बनाते हैं, परीक्षण करते हैं और दस्तावेज़ बनाते हैं।
4. हम पूर्ण दस्तावेज़ के साथ स्वच्छ कोड वितरित करते हैं — और आपके चुने हुए पैकेज में शामिल संशोधन।
नीचे अपने प्रोजेक्ट के दायरे से मेल खाने वाला टियर चुनें।
Zinner गुणवत्ता गारंटी
प्लेटफ़ॉर्म में शामिल होने से पहले हर Zinner की समीक्षा की जाती है और उसे अनुमोदित किया जाता है।
सभी सेवाएँ हमारी गुणवत्ता आश्वासन प्रतिबद्धता द्वारा समर्थित हैं।
आपके द्वारा दिए गए काम को मंज़ूरी देने तक आपका भुगतान सुरक्षित है।
पैकेजों की तुलना करें
| फ़ीचर | स्टार्टर | मानक | प्रीमियम |
|---|---|---|---|
| डिलीवरी का समय | 2 दिन | 14 दिन | 21 दिन |
| संशोधन | 0 | 1 | 2 |
| आपके CV समस्या के लिए अनुसंधान और कार्य स्कोपिंग | ✓ | ✕ | ✕ |
| उपयुक्त डीप लर्निंग आर्किटेक्चर का उपयोग करके मॉडल निर्माण | ✓ | ✕ | ✕ |
| स्वच्छ, बग-मुक्त स्रोत कोड | ✓ | ✕ | ✕ |
| स्पष्ट कोड स्पष्टीकरण के साथ मॉडल दस्तावेज़ | ✓ | ✕ | ✕ |
| डिलीवरी से पहले गहन परीक्षण | ✓ | ✕ | ✕ |
| व्यापक कोड समर्थन | ✓ | ✕ | ✕ |
| स्टार्टर पैकेज में सभी सुविधाएँ | ✕ | ✓ | ✕ |
| अधिक जटिल सीवी चुनौतियों (पहचान, विभाजन, ट्रैकिंग, आदि) के लिए उपयुक्त | ✕ | ✓ | ✕ |
| 1 डिलीवरी के बाद का संशोधन शामिल है | ✕ | ✓ | ✕ |
| गहन विकास और परीक्षण के लिए विस्तारित समय-सीमा | ✕ | ✓ | ✕ |
| आपके विशिष्ट उपयोग के मामले के लिए इष्टतम एल्गोरिथम चयन | ✕ | ✓ | ✕ |
| पूरी प्रक्रिया में विशेषज्ञ मार्गदर्शन | ✕ | ✓ | ✕ |
| मानक पैकेज में सभी सुविधाएँ | ✕ | ✕ | ✓ |
| प्रशिक्षित मॉडल का क्लाउड परिनियोजन | ✕ | ✕ | ✓ |
| वास्तविक दुनिया के एप्लिकेशन एक्सेस के लिए एपीआई एकीकरण | ✕ | ✕ | ✓ |
| 2 डिलीवरी के बाद के संशोधन शामिल हैं | ✕ | ✕ | ✓ |
| परिनियोजन और एपीआई उपयोग को कवर करने वाला व्यापक दस्तावेज़ | ✕ | ✕ | ✓ |
| आपके उत्पाद या पाइपलाइन में एकीकरण के लिए तैयार एंड-टू-एंड समाधान | ✕ | ✕ | ✓ |
पोर्टफोलियो
इस Zinn से संबंधित विक्रेता के काम के उदाहरण।
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अतिरिक्त जानकारी
मुझे क्यों चुनें
मैं जिन उपकरणों का उपयोग करता हूँ
इसके लिए बिल्कुल सही
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
यदि आपके पास कोई डेटासेट है, तो कृपया अपना ऑर्डर देते समय उसे साझा करें — यह हमें मॉडल को आपके सटीक डेटा के अनुरूप बनाने में मदद करेगा। यदि आपके पास कोई नहीं है, तो हमें परियोजना विवरण में बताएं और हम ऑर्डर चैट के माध्यम से आपके साथ विकल्पों पर चर्चा करेंगे।
आपके कंप्यूटर विज़न कार्य के बारे में यथासंभव अधिक विवरण — आप क्या पता लगाना, वर्गीकृत करना, खंडित करना या प्राप्त करना चाहते हैं; आपके पास कोई भी डेटासेट; यदि कोई हो तो आपका पसंदीदा ढांचा; और कोई भी बाधाएँ जैसे हार्डवेयर या परिनियोजन वातावरण। आप जितना अधिक संदर्भ साझा करेंगे, हम उतनी ही तेज़ी से शुरू कर सकते हैं।
हम YOLO v2 और v3, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN, GANs, EfficientDet, DeepLabv3+, U-Net, RetinaNet, और बेस्पोक कस्टम नेटवर्क सहित आर्किटेक्चर के साथ काम करते हैं। आर्किटेक्चर को इस आधार पर चुना जाता है कि वह आपके विशिष्ट कार्य के लिए सबसे उपयुक्त क्या है।
हाँ। हम स्कूल, कॉलेज और विश्वविद्यालय कंप्यूटर विज़न असाइनमेंट और परियोजनाओं का समर्थन करते हैं, जिसमें कोड डीबगिंग और फिक्स शामिल हैं। बस अपना ऑर्डर देते समय अपनी संक्षिप्त जानकारी और आवश्यकताओं का वर्णन करें।
आपको स्वच्छ, बग-मुक्त स्रोत कोड प्राप्त होगा जिसका पूरी तरह से परीक्षण किया गया है, साथ ही पूर्ण कोड दस्तावेज़ और स्पष्ट स्पष्टीकरण भी होंगे ताकि आप ठीक से समझ सकें कि प्रत्येक घटक क्या करता है।
प्रीमियम पैकेज में आपके प्रशिक्षित मॉडल को क्लाउड वातावरण में तैनात करना और इसे एक एपीआई के माध्यम से एकीकृत करना शामिल है ताकि इसे प्रोग्रामेटिक रूप से एक्सेस किया जा सके। विशिष्ट प्लेटफॉर्म पर आगे के विवरण पर आपकी आवश्यकताओं के आधार पर ऑर्डर चैट में चर्चा की जा सकती है।
स्टैंडर्ड पैकेज में एक संशोधन शामिल है और प्रीमियम पैकेज में दो शामिल हैं। यदि आपको अपने पैकेज में शामिल से अधिक अतिरिक्त संशोधनों की आवश्यकता है, तो इन्हें अतिरिक्त संशोधन ऐड-ऑन के माध्यम से जोड़ा जा सकता है।
ग्राहक समीक्षाएँ
देखें कि हमारे ग्राहक इस Zinn के बारे में क्या कहते हैं
फ़िरोज़ बहुत विस्तार-उन्मुख हैं, और मैं उनके साथ काम करने की सलाह दूंगा।
फ़िरोज़ ने मेरे ऐप को मेरे बैकएंड सॉफ़्टवेयर और बाहरी डिवाइस से जोड़ने में मेरी सहायता करने में बहुत मदद की। वह बेहद जानकार हैं और उन्होंने अपेक्षा से बढ़कर काम किया। मैं निश्चित रूप से अपनी अगली सुविधा पर उनके साथ सहयोग करने के लिए उत्सुक हूँ।
हमेशा की तरह, शानदार अनुभव!!
फ़िरोज़ अविश्वसनीय रूप से विस्तृत हैं और अपनी डिलीवरी के साथ हमेशा अपेक्षा से अधिक काम करते हैं।
उत्कृष्ट संचार और त्रुटिहीन परियोजना की तीव्र डिलीवरी।
केवल लॉग इन ग्राहक जिन्होंने यह उत्पाद खरीदा है, वे समीक्षा छोड़ सकते हैं।
