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一目でわかる

このサービスについての重要な詳細情報です。Zinn Hubによって生成されました。売り手によるものではありません。

CVタスクカバレッジ

検出、追跡、分類 & セグメンテーション
4つのコアコンピュータビジョン機能すべてが1つのサービスの下で提供されており、セマンティック、インスタンス、およびパノプティックセグメンテーションオプションが含まれています。

サポートされているフレームワーク

YOLO、TensorFlow & PyTorch
モデルは業界標準の深層学習フレームワークを使用して構築および微調整され、Web、モバイル、スタンドアロンアプリケーション全体に展開オプションがあります。

配信ティア

4日(ベーシック) → 21日(プレミアム)
3つのパッケージティアは、基本的なディープラーニングプロジェクトから、デスクトップアプリ、モデルの微調整、チャットボット統合を追加するプレミアムビルドまでスケールします。

データセットの柔軟性

カスタムまたは事前トレーニング済みモデルを受け入れます
バイヤーは独自のデータセットを提供するか、収集に関するガイダンスを求めることができます。サービスはさまざまなデータ準備段階のプロジェクトに対応しています。

受け取るもの

フォーマット:
カスタムコード
ソースファイル
デジタルファイル
配送方法:
オーダーマネージャー
注: すべての成果物 — トレーニング済みモデルファイル、完全なPythonソースコード、およびアプリケーション(パッケージに応じてウェブ、デスクトップ、またはモバイル)— は、注文マネージャーを通じて安全に配信されます。ソリューションを実行、拡張、または統合するために必要なすべてを含む構造化された引き渡しを受け取ります。構築中は、注文チャットを通じて進捗状況の更新が共有されます。

完全な説明

視覚データを認識し、識別し、それに基づいて行動できるマシンにプロジェクトが依存している場合、最高水準で構築されたコンピュータービジョンソリューションが必要です。ライブビデオフィードでのオブジェクト検出、大規模な画像分類、分析のためのシーンセグメンテーション、フレーム間の動き追跡など、このサービスは、ロンドンを拠点とする専門家チームによって、お客様の正確な要件に合わせて調整された、完全に機能するプロフェッショナルなAIモデルを提供します。

コンピュータービジョンはプラグアンドプレイの問題ではありません。一般的なモデルが現実世界の条件に適合することはめったになく、データがユニークである場合、環境が制約されている場合、または精度要件が高い場合、既製のツールはすぐに限界に達します。そこで、カスタム開発が大きな違いを生み出します。

**このサービスの内容**

— オブジェクト検出: バウンディングボックスのローカライズ、任意の数のターゲットカテゴリにわたるマルチクラス検出
— オブジェクト追跡: ビデオまたは連続フレームのリアルタイムおよびオフライン追跡パイプライン
— 画像分類: カスタムデータセットトレーニング、または特定のクラス向けに事前トレーニング済みアーキテクチャのファインチューニング
— 画像セグメンテーション: ユースケースに応じたセマンティック、インスタンス、またはパノプティックセグメンテーション
— モデルトレーニングとファインチューニング: 厳密なトレーニングループ、検証、パフォーマンス最適化YOLO、TensorFlow、PyTorch、およびサポートライブラリを使用
— デプロイメント支援: Webアプリケーション、モバイルプラットフォーム(iOSおよびAndroid)、デスクトップソフトウェア、またはスタンドアロンパイプラインに統合された動作モデル

**プロセスの仕組み**

ご注文が確定すると、プロジェクトの明確な説明、データセット(または利用可能なデータに関するガイダンス)、精度、速度、またはプラットフォームに関する特定の希望について質問されます。チームがあなたの概要を確認し、スコープを確認してから作業を開始します。合意されたタイムライン内に、完全なソースコードを含む機能的な成果物を受け取り、注文マネージャーを通じて更新が提供されます。

**これは誰のためのものか**

このサービスは、AIを活用した製品を構築するスタートアップ、迅速な動作プロトタイプを必要とする研究者、視覚検査や監視を自動化する企業、そして統合・拡張可能なモデルを提供する専門家を必要とする開発チームに適しています。お客様側で機械学習の事前経験は必要ありません。チームが技術的な重労働を処理します。

**Zinn Digitalを選ぶ理由**

チームは、データの前処理と拡張から、モデルアーキテクチャの選択、トレーニング、評価、デプロイメントまで、コンピュータビジョンスタック全体にわたる専門知識を提供します。ソリューションはテンプレートに無理やり押し込むのではなく、お客様の要件に基づいて構築され、すべての注文を通じてコミュニケーションは明確かつプロフェッショナルに保たれます。

Zinner クオリティ保証

✓
審査済みプロフェッショナル
すべての Zinner はプラットフォームに参加する前に審査・承認されます。
✓
品質保証
すべてのサービスは、当社の品質保証コミットメントによってサポートされています。
✓
安全な支払い
納品された作業を承認するまで、お客様の支払いは保護されます。

パッケージを比較

機能スタータープロフェッショナルエンタープライズ
納期4 日10 日21 日
リビジョン123
データ前処理および準備パイプライン✓✕✕
Pythonでのディープラーニングモデルの作成、トレーニング、テスト✓✕✕
既存のアプリケーションへのAIモデルの統合✓✓✕
機能的なウェブアプリケーションが含まれています✓✕✕
完全なソースコードが提供されます✓✓✕
フレームワーク: YOLO、TensorFlow、PyTorch、またはOpenCV(適宜)✓✕✕
スターターのすべてに加えて、より複雑なビルドのための拡張納期✕✓✕
特定のデータセットでの精度向上のためのAIモデルのファインチューニング✕✓✕
Webアプリと並行して開発および提供されるデスクトップアプリケーション✕✓✕
オブジェクト検出、追跡、分類、またはセグメンテーションタスクに適しています✕✓✕
プロフェッショナルプランのすべてに加えて、複雑なプロジェクトの最大納期✕✕✓
あなたのデータでピークパフォーマンスのためのAIモデルファインチューニング✕✕✓
デスクトップアプリケーションが含まれています✕✕✓
ソリューションに組み込まれたチャットボット統合✕✕✓
完全なソースコードを備えた機能的なWebアプリケーション✕✕✓
検出、追跡、分類またはセグメンテーションをカバーするエンドツーエンドの構築✕✕✓

ポートフォリオ

このZinnに関連するセラーの作品の例。

カスタムオブジェクト検出とコンピュータビジョンAIモデルを構築

カスタムオブジェクト検出とコンピュータビジョンAIモデルを構築

追加情報

使用しているツール

ディープラーニングフレームワーク:TensorFlow、PyTorch、YOLO
コンピュータビジョンライブラリ:OpenCV、scikit-image
開発言語:Python
デプロイメントターゲット:ウェブアプリケーション、iOS、Android、デスクトップ

最適

理想的なクライアント:AI搭載製品を構築するスタートアップ、動作するプロトタイプを必要とする研究者、目視検査や監視を自動化する企業、専門モデルの提供を必要とする開発チーム
一般的な使用例:ビデオフィード内のオブジェクト検出、カスタムデータセットの画像分類、リアルタイム追跡パイプライン、分析のためのシーンセグメンテーション、既存アプリへのAIモデル統合

私がサービスを提供した業界

セクター:セキュリティと監視、ヘルスケア、小売、農業、自動運転車

よくある質問

データセットが準備できていれば理想的です。準備できていない場合でも、チームがデータセットの収集やアノテーションのガイダンスをサポートできます。これは注文時に話し合うことができます。利用可能なデータを説明するだけで、チームが次のステップについてアドバイスします。

チームはTensorFlow、PyTorch、OpenCV、YOLOを主要なフレームワークとして使用し、特定のプロジェクト、ハードウェアの制約、精度の要件に最も適切な組み合わせを選択します。

はい。検出、追跡、分析のためのリアルタイムパイプラインは範囲内です。リアルタイム推論とオフライン処理ワークフローのどちらが必要かを要件に明記してください。それに応じてアーキテクチャを設計できます。

デプロイメントは、ウェブアプリケーション、モバイルプラットフォーム(iOSおよびAndroid)、デスクトップソフトウェア、またはスタンドアロンの処理パイプラインをターゲットにできます。選択するティアによって、どのデプロイメント出力が含まれるかが決まります。詳細については、パッケージ機能を参照してください。

チームは、セキュリティ、ヘルスケア、小売、農業、自動運転車プロジェクトなど、さまざまな分野で活動してきました。このサービスは新しいドメインにも適応可能です。ユースケースを説明していただければ、コミットする前にチームが実現可能性を確認します。

各パッケージには、一定数のリビジョンラウンドが含まれています。これらを使用して、精度、機能性、またはスコープ遵守に関する懸念を提起し、チームが対応します。リビジョンを焦点を絞って効率的に保つために、要件は最初に完全に提供されていることを確認してください。

プロジェクトまたは問題の明確な説明、データセットまたは利用可能なデータの詳細、展開のターゲットプラットフォーム、および特定の精度、速度、または統合要件を共有する必要があります。詳細を提供すればするほど、作業を早く開始できます。

ソースコード、トレーニング済みモデル、およびすべてのアプリケーションファイルを含むすべての成果物は、注文マネージャーを通じて提供されます。構築の進行状況は、注文チャットを通じて常にお知らせします。

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