Zinn Hub
0
Il tuo carrello
0

At a Glance

Dettagli chiave su questo servizio per aiutarti a decidere. Generato da Zinn Hub, non dal venditore.

Supporto Framework

7+ Formati di esportazione
I modelli sono forniti in YOLOv5, TensorFlowLite, ONNX, CoreML, TensorRT, OpenVINO, TorchScript e PyTorch — coprendo web, mobile, cloud e target di distribuzione edge.

Obiettivi di distribuzione

Cloud, Mobile & Edge
I modelli completati possono essere distribuiti su AWS EC2, Android, iOS, Raspberry Pi e dispositivi edge OpenVINO, rendendoli adatti sia per l'inferenza lato server che on-device.

Esperienza di dominio

11+ Casi d'uso verticali
Il team ha realizzato soluzioni di rilevamento oggetti nei settori medico, automobilistico, agricolo, sportivo e di imaging con droni, indicando un'ampia esposizione all'ingegneria CV nel mondo reale.

Ambito di consegna

Pipeline end-to-end
Il livello Basic a $4,080 include pre-elaborazione dei dati, addestramento del modello, validazione, messa a punto, distribuzione cloud, integrazione API, codice sorgente e documentazione — nessuna commissione di trasferimento separata elencata.

Cosa Riceverai

Formati:
File sorgente
Cloud Link
Rapporto scritto
Codice personalizzato
Metodo di consegna:
Responsabile ordini
Note: Tutti i deliverable sono forniti tramite il gestore degli ordini. Riceverai: pesi del modello addestrato, codice sorgente completo (script di training e inferenza), codice API REST, conferma del deployment cloud e documentazione scritta del modello. Un link di archiviazione cloud sarà condiviso per file di grandi dimensioni. Le build Edge/mobile sono consegnate come file di pacchetto aggiuntivi, ove applicabile.

Descrizione Completa

Il tuo problema aziendale è unico. I modelli di visione standard raramente si adattano. Questo servizio fornisce un modello di rilevamento oggetti personalizzato pronto per la produzione, costruito specificamente attorno ai tuoi dati, al tuo ambiente e al tuo obiettivo di distribuzione, in modo da ricevere qualcosa che funzioni realmente nel mondo reale, non solo su un benchmark.

Il nostro team di ingegneri di Computer Vision con sede a Londra possiede qualifiche che spaziano da BSc in Informatica fino a MSc e PhD in Computer Vision. Abbiamo costruito e lanciato modelli di rilevamento in sanità, agricoltura, motorsport, sicurezza, energia e applicazioni consumer — coprendo tutto dalla lettura di dispositivi medici e rilevamento di macchie di melanoma al riconoscimento di coni di traffico, identificazione di pannelli solari da immagini drone e monitoraggio della sicurezza del conducente. Ogni modello che consegniamo ha attraversato lo stesso processo rigoroso end-to-end descritto di seguito.

**Cosa include ogni pacchetto:**

Ricerca — esaminiamo la letteratura e le architetture più adatte per il tuo specifico compito di rilevamento prima di scrivere una singola riga di codice.

Pre-elaborazione dei dati — le tue immagini o i tuoi fotogrammi video grezzi vengono puliti, controllati per le annotazioni, aumentati e suddivisi in set di training, validazione e test.

Creazione del modello — selezioniamo e configuriamo l'architettura ottimale dal nostro stack di framework supportati (YOLOv5, PyTorch, TensorFlow Lite, ONNX, CoreML, TensorRT, TensorFlow.js, OpenVINO, TorchScript) in base ai requisiti di accuratezza, velocità e hardware.

Validazione e test — i modelli vengono valutati rispetto a dati di hold-out con reporting completo di precisione/richiamo/mAP in modo da sapere esattamente quali prestazioni aspettarsi.

Monitoraggio delle prestazioni e ottimizzazione — iteriamo fino a quando il modello non raggiunge la metrica target concordata prima della consegna.

Distribuzione cloud e integrazione API — il modello è racchiuso in un'API REST e distribuito su un server cloud (come EC2) in modo che sia immediatamente richiamabile dalla tua applicazione.

Codice sorgente e documentazione del modello — ricevi tutto: pesi, script di addestramento, script di inferenza, codice API e documentazione scritta. Tutta la proprietà intellettuale ti appartiene interamente.

**Obiettivi di distribuzione che supportiamo:** server cloud, Android, iOS, Raspberry Pi e altri dispositivi edge che eseguono OpenVINO o runtime compatibili.

**A chi è rivolto:** team di prodotto e startup che creano funzionalità basate sulla visione; aziende che automatizzano l'ispezione o il monitoraggio visivo; ricercatori che necessitano di un modello di produzione piuttosto che di un prototipo di ricerca; qualsiasi organizzazione che abbia provato un modello generico e lo abbia trovato insufficiente.

Ti preghiamo di contattarci prima di effettuare l'ordine in modo che possiamo comprendere il tuo dataset, i tuoi obiettivi e la tua tempistica. Confermeremo l'ambito e eventuali requisiti aggiuntivi in anticipo — nessuna sorpresa a metà progetto.

Garanzia di Qualità Zinner

✓
Professionista Verificato
Ogni Zinner è revisionato e approvato prima di aderire alla piattaforma.
✓
Qualità Garantita
Tutti i servizi sono supportati dal nostro impegno di garanzia della qualità.
✓
Pagamento Sicuro
Il tuo pagamento è protetto fino a quando non approvi il lavoro consegnato.

Confronta Pacchetti

FunzionalitàPrincipianteProfessionaleAziendale
Tempo di consegna14 giorni21 giorni21 giorni
Revisioniillimitatoillimitatoillimitato
Modello personalizzato di rilevamento oggetti (immagini o video)✓✕✕
Ricerca, pre-elaborazione dei dati, creazione e messa a punto del modello✓✕✕
Validazione del modello, test e monitoraggio delle prestazioni✓✕✕
Distribuzione cloud con integrazione REST API✓✕✕
Codice sorgente completo e documentazione del modello consegnati✓✕✕
Revisioni illimitate — la proprietà intellettuale è interamente tua✓✕✕
Tutti i deliverable Starter inclusi✕✓✕
Ambito di sviluppo esteso per attività di rilevamento più complesse o multi-classe✕✓✕
Selezione più ampia del framework su tutto lo stack di modelli supportati✕✓✕
Cicli di ottimizzazione più approfonditi con round di iterazione aggiuntivi✕✓✕
Implementazione cloud e integrazione API su scala di produzione✕✓✕
Codice sorgente completo, pesi e documentazione del modello completa✕✓✕
Tutti i deliverable professionali inclusi✕✕✓
Massima portata del progetto per sistemi di rilevamento complessi, multistadio o ad alto volume✕✕✓
Deployment su server cloud E target edge/mobile (Android, iOS, Raspberry Pi, OpenVINO)✕✕✓
Stima della posa personalizzata (pitch, yaw, roll) se richiesto dal tuo caso d'uso✕✕✓
Sviluppo completo di API REST e implementazione del server✕✕✓
Codice sorgente completo, pesi del modello, script di inferenza e documentazione approfondita✕✕✓

Portfolio

Esempi del lavoro del venditore correlati a questo Zinn.

Crea un modello di rilevamento oggetti personalizzato per la tua applicazione

Crea un modello di rilevamento oggetti personalizzato per la tua applicazione

Informazioni Aggiuntive

Perché scegliere me

Posizione del team:Londra, Inghilterra — ingegneri dedicati alla visione artificiale
Qualifiche:Laureati in Informatica e Visione Artificiale (BSc, MSc e PhD)
Proprietà IP:Tutto il codice, i pesi e la documentazione appartengono interamente all'acquirente alla consegna
Politica di revisione:Revisioni illimitate — iteriamo finché il tuo modello non soddisfa gli obiettivi di performance concordati

Strumenti che utilizzo

Framework e formati di modello:YOLOv5, PyTorch, TensorFlow Lite, ONNX, CoreML, TensorRT, TensorFlow.js, OpenVINO, TorchScript
Obiettivi di distribuzione:Server cloud (EC2 ed equivalenti), Android, iOS, Raspberry Pi, dispositivi edge OpenVINO

Perfetto per

Client Ideali:Team di prodotto che aggiungono funzioni di visione alle app, aziende che automatizzano l'ispezione visiva, ricercatori che hanno bisogno di modelli di qualità produttiva, startup che costruiscono prodotti alimentati da AI, organizzazioni in cui i modelli generici hanno avuto prestazioni inferiori
Attività di rilevamento di esempio:Imaging medico, monitoraggio di piante e colture, analisi di veicoli e traffico, controllo qualità industriale, analisi sportiva, immagini da droni e satelliti, lettura di dispositivi e strumenti, monitoraggio della sicurezza e della conformità

Domande frequenti

Sì, per favore — e lo incoraggiamo fortemente. Ogni progetto di rilevamento di oggetti ha requisiti unici riguardanti la dimensione del dataset, il numero di classi, l'accuratezza target e l'ambiente di distribuzione. Una breve conversazione prima di ordinare ci consente di confermare l'ambito, concordare i tempi e assicurarci che non ci siano sorprese durante lo sviluppo. Inviaci semplicemente un messaggio che descrive il tuo progetto e ti risponderemo prontamente.

Non necessariamente. Se hai già dati etichettati, li useremo direttamente. Se hai immagini o video non etichettati, gestiamo la pre-elaborazione dei dati come parte di ogni pacchetto, inclusi il controllo delle annotazioni, l'aumento e la suddivisione dei dati in set di training, validazione e test. Ti preghiamo di condividere il maggior numero possibile di dettagli sui tuoi dati quando ci contatti per la prima volta.

Selezioniamo l'architettura più adatta al tuo compito specifico, ai requisiti di accuratezza e all'hardware target. Lo stack supportato include YOLOv5, PyTorch, TensorFlow Lite, ONNX, CoreML, TensorRT, TensorFlow.js, OpenVINO e TorchScript. Consiglieremo l'opzione più appropriata dopo aver discusso il tuo progetto.

Lo fai tu — interamente. Tutta la proprietà intellettuale, inclusi i pesi del modello, gli script di training, il codice di inferenza, il codice API e la documentazione, ti viene trasferita alla consegna. Non conserviamo alcun diritto su nulla che costruiamo per te.

Significa che continueremo a iterare sul modello — ottimizzando gli iperparametri, regolando l'aumento, affinando l'architettura — fino a quando non soddisferà gli obiettivi di performance concordati all'inizio del progetto. Le revisioni sono limitate all'ambito concordato; modifiche che espandono significativamente il progetto (ad esempio, l'aggiunta di classi di oggetti completamente nuove) potrebbero richiedere una discussione sull'ambito.

Sì. Lavoriamo con organizzazioni di tutte le dimensioni sia per consegne una tantum che per impegni continuativi. Se il tuo progetto è più grande o più complesso di un ordine standard, ti preghiamo di inviarci un messaggio prima e potremo discutere un approccio strutturato, tappe e tempistiche adatte a te.

Sì. Ci assumiamo la responsabilità dell'intera pipeline — dalla ricerca iniziale e selezione dell'architettura, attraverso la preparazione dei dati, l'addestramento, la validazione e la messa a punto, fino alla distribuzione e alla documentazione. Non è necessaria alcuna infrastruttura ML preesistente.

Come minimo, una descrizione chiara di ciò che deve essere rilevato, dettagli sul tuo set di dati (o quali dati hai a disposizione), il tuo ambiente di distribuzione target e qualsiasi requisito specifico di accuratezza o velocità. Più contesto puoi condividere in anticipo, più velocemente possiamo iniziare. Confermeremo esattamente ciò che è necessario dopo aver esaminato i dettagli del tuo progetto.

Recensioni dei clienti

Scopri cosa dicono i nostri clienti di questo Zinn

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

Molto bravi, e sono dei professionisti.

La professionalità, la reattività e lo spirito collaborativo di Karthik Pillai si distinguono nel campo della Data Science e del ML. Lavorare con lui è stato piacevole e non vediamo l'ora di continuare questa fruttuosa partnership mentre costruiamo il nostro prodotto AI su misura.

Fantastico come al solito

Karthik Pillai è uno scienziato dei dati eccezionale che ha superato le mie aspettative con il suo lavoro professionale e l'incredibile attenzione ai dettagli. Lavorare con lui è stato un gioco da ragazzi: è educato, puntuale e ha una profonda comprensione delle esigenze del progetto. Assolutamente impressionato!

Sono un professionista.

Solo i clienti registrati che hanno acquistato questo prodotto possono lasciare una recensione.

Categorie

Politiche di Zinner

Sviluppa un modello di rilevamento oggetti personalizzato utilizzando il machine learning

Solo i clienti registrati che hanno acquistato questo prodotto possono lasciare una recensione.

Opzioni e Ordine

Scarica l'app Zinn Hub

Notifiche · Accesso più rapido · Schermo intero

Tocca Condividi nel tuo browser

➜ Quindi tocca "Aggiungi a Schermata Home"