Zinn Hub
0
Kosara
0

Áttekintés

Főbb részletek erről a szolgáltatásról, hogy segítsen a döntésben. A Zinn Hub generálta, nem az eladó.

Használt keretrendszerek

TensorFlow, PyTorch, OpenCV
Pythonban készült TensorFlow, Keras, OpenCV és Scikit-learn használatával – ipari szabványos eszközök a gyártási számítógépes látórendszerekhez.

Érzékelési megközelítés

YOLO + CNN Pipelines
YOLO-alapú architektúrákat használ a valós idejű észleléshez, valamint konvolúciós neurális hálózatokat a besorolási és szegmentálási feladatokhoz.

A szállítás tartalmazza

Teljes forráskód
Minden szint tartalmazza a teljes, módosítható forráskódot. A Standard és Premium dokumentációt ad hozzá; a Premium REST API-t és felhőalapú telepítést ad hozzá.

Legjobb

Start-upok, fejlesztők és vállalkozások
Ideális AI koncepciók építésén dolgozó alapítóknak, integrálható modellt igénylő fejlesztőknek, valamint vizuális ellenőrzést vagy hozzáférés-vezérlést automatizáló vállalkozásoknak.

Amit kapni fog

Formátumok:
Forrásfájlok
Egyedi kód
Írásos jelentés
Felhő link
Szállítási mód:
Rendeléskezelő
Megjegyzések: A forráskód és az összes projektfájl a megrendeléskezelőn keresztül kerül átadásra. Írásos modell dokumentációs fájl a Standard és Premium szinteken szerepel. A Premium esetén a felhőalapú telepítési hozzáférési adatok biztonságosan megosztásra kerülnek a megrendelési chaten keresztül. Élő bemutató kérésre megszervezhető.

Teljes leírás

Ha projektjéhez megbízható, pontos számítógépes látórendszerre van szüksége, akkor jó helyen jár. Akár valós időben kell objektumokat észlelnie, arcokat felismernie egy videófolyamból, képeket szegmentálnia elemzéshez, vagy vizuális adatokat osztályoznia nagy léptékben – ez a szolgáltatás egy teljesen működőképes AI rendszert biztosít, amely az Ön specifikus igényeire épül, nem pedig egy általános sablon.

A Zinn Digital londoni AI mérnöki csapata olyan projekteket valósított meg, mint az arcfelismerés járművek beléptetéséhez, valós idejű közlekedési tábla- és lámpaérzékelés, érzelemfelismerő rendszerek, vezetői állapotfigyelés arckifejezés-elemzésen keresztül, valamint arcfelismerés megfigyelő infrastruktúrán keresztül. Minden projekthez ugyanazzal a szigorral közelítenek: megértik a követelményt, felépítik a megfelelő modellt, ellenőrzik a működését, és tiszta, dokumentált kódot adnak át.

**Mi van benne minden szinten:**
Kutatás a legjobb nyílt forráskódú modellarchitektúráról az Ön felhasználási esetéhez, adat-előfeldolgozás, modellkészítés Python-alapú keretrendszerek (TensorFlow, Keras, OpenCV, PyTorch-kompatibilis pipeline-ok, Scikit-learn, Pandas, Matplotlib) használatával, és teljes forráskód átadása. A csapat Jupyter Notebook, Google Colab, Spyder IDE és Anaconda környezetekben dolgozik.

**A szolgáltatási képességek a következőket foglalják magukban:**
— YOLO-alapú objektumérzékelés (standard és egyedi objektumosztályok)
— Arcfelismerő és arcfelismerő rendszerek
— Képszegmentálás
— Regressziós és osztályozási modellek
— Konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek)
— Érzelem- és arckifejezés-felismerés
— Valós idejű érzékelési folyamatok
— REST API tervezés és modellkiszolgálás
— Felhőalapú telepítés és csomagtelepítés

**Kinek szól ez?**
Startup alapítóknak, akiknek AI proof of conceptre van szükségük, fejlesztőknek, akik egy működő modellt szeretnének integrálni saját alkalmazásukba, vállalkozásoknak, amelyek számítógépes látást vizsgálnak biztonsági vagy automatizálási célokra, és kutatóknak, akiknek validált modellre van szükségük dokumentációval.

**Hogyan működik:**
A megrendelés leadása után oszd meg a projektleírásodat a rendelési chaten keresztül. A csapat áttekinti az igényeidet, kiválasztja a legmegfelelőbb architektúrát, felépíti és (a szinttől függően) validálja, finomhangolja, dokumentálja és telepíti a rendszeredet. Igény esetén bemutatók is rendelkezésre állnak.

Kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a megrendelési chaten keresztül, mielőtt leadja megrendelését, ha összetett vagy szokatlan igénye van – a csapat szívesen megerősíti először a hatókört és a megvalósíthatóságot.

Zinner minőségi garancia

✓
Ellenőrzött szakember
Minden Zinnert felülvizsgálunk és jóváhagyunk, mielőtt csatlakozna a platformhoz.
✓
Minőségi munka garantált
Minden szolgáltatásunkat minőségbiztosítási kötelezettségvállalásunk támasztja alá.
✓
Biztonságos fizetés
A kifizetés védett mindaddig, amíg Ön jóvá nem hagyja a leszállított munkát.

Csomagok összehasonlítása

FunkcióIndítóStandardPrémium
Szállítási idő1 nap3 nap5 nap
Felülvizsgálatok012
Kutatás az optimális nyílt forráskódú modellről az Ön felhasználási esetéhez✓✕✕
Adat-előfeldolgozási pipeline✓✕✕
Modell létrehozása (objektumfelismerés, arcfelismerés, szegmentálás vagy osztályozás)✓✕✕
Teljes forráskód mellékelve✓✕✕
Támogatja a YOLO, CNN, arcfelismerési és szegmentálási feladatokat✓✕✕
Rendeléskezelőn keresztül kézbesítve✓✕✕
Minden a Starter csomagban✕✓✕
Modell finomhangolása az adatok pontosságának javítása érdekében✕✓✕
Modell validálás és tesztelés eredményekkel✕✓✕
Írásos modell dokumentáció✕✓✕
1 felülvizsgálat mellékelve✕✓✕
Alkalmas fejlesztői csapatnak való átadásra✕✓✕
Minden a Standard csomagban✕✕✓
REST API tervezés és integráció modellkiszolgáláshoz✕✕✓
Felhőalapú telepítés és csomagtelepítés✕✕✓
Teljesítményfigyelés beállítása✕✕✓
2 felülvizsgálat mellékelve✕✕✓
Végponttól végpontig terjedő rendszer, készen a gyártási használatra✕✕✓

Portfólió

Példák az eladó munkájára, amely ehhez a Zinnhez kapcsolódik.

Építsen egyedi AI látórendszert objektumfelismeréssel vagy arcfelismeréssel

Építsen egyedi AI látórendszert objektumfelismeréssel vagy arcfelismeréssel

Extra információk

Miért válasszon engem?

Londoni székhelyű AI mérnöki csapat:A Zinn Digital egy londoni székhelyű AI és gépi tanulási mérnökökből álló csapat, akik gyakorlati tapasztalattal rendelkeznek a számítógépes látás projektek terén a megfigyelés, az autóipar, a forgalmi rendszerek és az érzelem elemzés területén.
Bizonyított projektportfólió:Arcfelismerő videófelügyelet Arcfelismerő autóindító rendszerek Valós idejű közlekedési tábla észlelés és felismerés Valós idejű közlekedési lámpa észlelés és felismerés Érzelemfelismerő rendszerek Valós idejű vezetői állapot elemzés arckifejezések alapján Arcfelismerés nyilvános helyeken térfigyelő kamerák segítségével
Végponttól végpontig tartó képesség:A kezdeti kutatástól és adat-előfeldolgozástól a modell finomhangolásáig, a REST API integrációig és a felhőalapú telepítésig – a csapat lefedi a teljes fejlesztési életciklust, így Ön egy gyártásra kész rendszert kap, nem csak egy jegyzetfüzetet.

Általam használt eszközök

Nyelvek és keretrendszerek:Python TensorFlow Keras OpenCV Scikit-learn Pandas Matplotlib
Környezetek és platformok:Jupyter Notebook Google Colab Spyder IDE Anaconda Cloud telepítési platformok

Tökéletes

Ideális ügyfelek:Mesterséges intelligencia proof of concept-et építő startupok Fejlesztők, akik látásmodellt integrálnak egy alkalmazásba Vizuális ellenőrzést vagy hozzáférés-vezérlést automatizáló vállalkozások Érvényesített, dokumentált modellt igénylő kutatók Mérnöki csapatok, akiknek telepíthető REST API-ra van szükségük egy látásszolgáltatáshoz

Gyakran Ismételt Kérdések

Igen. A csapatnak van tapasztalata egyedi objektumdetektorok építésében új osztályokhoz. Címkézett képzési adatokat kell biztosítania, vagy meg kell beszélnie az adatgyűjtést a brief részeként. Kérjük, rendelés előtt vegye fel velünk a kapcsolatot a megvalósíthatóság megerősítése érdekében.

A rendszer által észlelni, felismerni vagy osztályozni kívánt elemek egyértelmű leírása; bármilyen meglévő adatkészlet vagy kép; a környezet, amelyben futni fog (helyi gép, szerver, felhő); és bármilyen teljesítménykövetelmény. Minél több kontextust oszt meg, annál jobb az eredmény.

A revízió a modell vagy a kód módosításait fedi le a kézbesített kimenetről kapott visszajelzések alapján – például a pontosság javítása, az előfeldolgozás módosítása vagy az API válaszformátumának megváltoztatása. A revíziók nem fednek le teljesen új követelményeket, amelyeket a kézbesítés után adtak hozzá.

Igen. Minden szint tartalmazza a teljes forráskódot. A szállítás után szabadon bővítheti, módosíthatja vagy integrálhatja saját projektjeibe.

A csapat Pythonban épít TensorFlow, Keras, OpenCV, Scikit-learn, Pandas és Matplotlib segítségével, Jupyter Notebook, Google Colab, Spyder IDE és Anaconda környezetekben dolgozva. YOLO-alapú architektúrákat használnak valós idejű detektálási feladatokhoz.

Igen. A REST API tervezés és a modellkiszolgálás a Prémium szinten szerepel. Egyedi igényként is megvitatható – kérjük, vegye fel a kapcsolatot a csapattal a megrendelés előtt, ha erre önálló követelményként van szüksége.

Korábbi releváns munkák bemutatói kérésre rendelkezésre állnak. Kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a megrendelési chaten keresztül, mielőtt leadja megrendelését.

Vásárlói vélemények

Nézze meg, mit mondanak ügyfeleink erről a Zinnről

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

Nagyon simán kommunikál és gyorsan válaszol, nagyon tisztelettudó és nagyon jól végezte el a munkát.

Neil kiváló munkát végzett. Gyorsan megérti a komplex követelményeket, világosan kommunikál, és pontosan azt szállítja, amiben megállapodtunk – gyakran jobbat. Munkájának minősége, különösen az AI, a kamera integráció és az edge/cloud fejlesztés terén, kiemelkedő. Megbízható, professzionális és könnyű vele dolgozni. Határozottan folytatni fogom vele a munkát. Nagyon ajánlott!

megbízható és nagyszerű srác

Kiváló szolgáltatás, nagyon ajánlom velük dolgozni.

Ajánlom

Csak bejelentkezett ügyfelek, akik megvásárolták ezt a terméket, hagyhatnak véleményt.

Kategóriák

Zinner irányelvek

Arcfelismerés biztosítása

Csak bejelentkezett ügyfelek, akik megvásárolták ezt a terméket, hagyhatnak véleményt.

Opciók és rendelés

Szerezze be a Zinn Hub alkalmazást

Értesítések · Gyorsabb hozzáférés · Teljes képernyő

Koppintson a Megosztás gombra a böngészőjében

➜ Ezután koppintson a "Hozzáadás a kezdőképernyőhöz" gombra