런던에 기반을 둔 전문 AI/ML 엔지니어링 팀이 구축한 깨끗하고 철저하게 테스트되었으며 완전히 문서화된 컴퓨터 비전 모델(이미지 분류 및 객체 감지부터 분할, 추적 등)을 얻으세요.
I Will Develop a Custom Computer Vision ML Model
간단하고 완전히 문서화된 컴퓨터 비전 모델 — 연구, 제작, 깔끔한 코드로 제공됩니다.
- CV 문제에 대한 연구 및 작업 범위 지정
- 적절한 딥러닝 아키텍처를 사용한 모델 생성
- 깨끗하고 버그 없는 소스 코드
- 명확한 코드 설명이 포함된 모델 문서
- 배송 전 철저한 테스트
- 포괄적인 코드 지원
스타터의 모든 것에 수정 1회 포함 및 더 복잡한 모델을 수용할 수 있는 추가 시간.
- 스타터 패키지의 모든 기능
- 더 복잡한 CV 문제(감지, 분할, 추적 등)에 적합
- 1 배송 후 수정 포함
- 철저한 개발 및 테스트를 위한 연장된 일정
- 특정 사용 사례에 대한 최적의 알고리즘 선택
- 전 과정에 걸친 전문가 지도
클라우드 배포 및 API 통합을 포함한 전체 범위 제공 — 완벽한 엔드 투 엔드 컴퓨터 비전 솔루션.
- 표준 패키지의 모든 기능
- 훈련된 모델의 클라우드 배포
- 실제 애플리케이션 액세스를 위한 API 통합
- 2 배송 후 수정 포함
- 배포 및 API 사용을 다루는 포괄적인 문서
- 제품 또는 파이프라인에 통합할 준비가 된 엔드투엔드 솔루션
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전체 설명
이미지를 분류하거나, 실시간으로 객체를 감지 및 추적하거나, 장면을 분할하거나, 인스턴스를 계산하거나, 포즈를 추정하거나, 이미지를 생성하거나, 비디오에서 콘텐츠를 검색해야 하든 — 강력하고 프로덕션 준비가 된 컴퓨터 비전 모델이 여기서 시작됩니다.
Zinn Digital은 컴퓨터 과학에 깊은 전문 지식을 갖춘 런던 기반의 AI 및 머신 러닝 엔지니어링 팀입니다. 우리는 컴퓨터 비전 과제의 전체 범위에 걸쳐 작업하며 이해하고 확장하고 신뢰할 수 있는 깔끔하고 잘 문서화된 버그 없는 코드를 제공합니다.
귀사를 위해 구축할 수 있는 것:
• 이미지 분류
• 객체 감지 및 객체 계산
• 객체 인식 및 객체 추적
• 자세 추정
• 이미지 분할(의미론적 및 인스턴스)
• 이미지 캡션
• 콘텐츠 기반 이미지 및 비디오 검색
• 이미지 생성
• 이미지 향상
우리가 작업하는 딥러닝 아키텍처에는 YOLO v2, YOLO v3, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN, Generative Adversarial Networks (GANs), EfficientDet, DeepLabv3+, U-Net, RetinaNet, 맞춤형 네트워크 등이 포함되며, 귀하의 특정 작업 및 제약 조건에 맞게 선택됩니다.
모든 배송에 포함됨:
• 깨끗하고 버그 없는 소스 코드
• 인계 전 철저한 테스트
• 완전한 코드 문서화 및 명확한 설명
• 사용 사례에 대한 최적의 알고리즘 선택
• 주문 전반에 걸친 포괄적인 코드 지원
저희는 또한 학술 프로젝트를 지원합니다. 학교, 대학 또는 대학교 컴퓨터 비전 과제를 수행 중이라면 프로젝트를 처음부터 구축, 디버그 및 이해하는 데 도움을 드릴 수 있습니다.
이것은 누구를 위한 것인가:
이 서비스는 작동하는 컴퓨터 비전 모델을 연구, 설계 및 제공해야 하는 개발자, 연구자, 데이터 과학자 및 학생에게 이상적입니다. 준비된 데이터 세트, 모호한 개념 또는 수정이 필요한 기존 코드베이스가 있든 상관없이 주문 채팅을 통해 요구 사항을 명확히 하고 필요한 것을 정확히 제공하기 위해 함께 작업하겠습니다.
작동 방식:
1. 주문하고 요구 사항 양식을 통해 프로젝트 세부 정보를 공유합니다.
2. 귀하의 브리핑을 검토하고 필요한 경우 주문 채팅으로 연락합니다.
3. 모델을 연구, 구축, 테스트 및 문서화합니다.
4. 선택한 패키지에 포함된 수정 사항과 함께 완전한 문서가 포함된 깔끔한 코드를 제공합니다.
아래에서 프로젝트 범위에 맞는 등급을 선택하세요.
Zinner 품질 보증
모든 Zinner는 플랫폼에 참여하기 전에 검토 및 승인됩니다.
모든 서비스는 당사의 품질 보증 약속으로 뒷받침됩니다.
배송된 작업을 승인할 때까지 결제가 보호됩니다.
패키지 비교
| 기능 | 스타터 | 표준 | 프리미엄 |
|---|---|---|---|
| 배송 시간 | 2일 | 14일 | 21일 |
| 수정 | 0 | 1 | 2 |
| 이력서 문제에 대한 연구 및 작업 범위 지정 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 적절한 딥러닝 아키텍처를 사용한 모델 생성 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 깨끗하고 버그 없는 소스 코드 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 명확한 코드 설명이 포함된 모델 문서 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 배송 전 철저한 테스트 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 포괄적인 코드 지원 | ✓ | ✕ | ✕ |
| Starter 패키지의 모든 기능 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 더 복잡한 CV 문제(감지, 분할, 추적 등)에 적합 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 1배송 후 수정 포함 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 철저한 개발 및 테스트를 위한 연장된 일정 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 특정 사용 사례에 최적의 알고리즘 선택 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 프로세스 전반에 걸친 전문가 지도 | ✕ | ✓ | ✕ |
| Standard 패키지의 모든 기능 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 훈련된 모델의 클라우드 배포 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 실제 애플리케이션 액세스를 위한 API 통합 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 2 배송 후 수정 포함 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 배포 및 API 사용법을 다루는 포괄적인 문서 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 제품 또는 파이프라인에 통합할 준비가 된 엔드투엔드 솔루션 | ✕ | ✕ | ✓ |
포트폴리오
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맞춤형 컴퓨터 비전 ML 모델 개발


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자주 묻는 질문
데이터셋이 있다면 주문 시 공유해 주세요. 모델을 귀하의 정확한 데이터에 맞춤화하는 데 도움이 될 것입니다. 데이터셋이 없다면 프로젝트 세부 정보에 알려주시면 주문 채팅을 통해 옵션을 논의하겠습니다.
컴퓨터 비전 작업에 대한 가능한 한 많은 세부 정보 — 감지, 분류, 분할 또는 달성하려는 것; 보유한 데이터 세트; 선호하는 프레임워크(있는 경우); 하드웨어 또는 배포 환경과 같은 제약 조건. 공유하는 컨텍스트가 많을수록 더 빨리 시작할 수 있습니다.
YOLO v2 및 v3, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN, GAN, EfficientDet, DeepLabv3+, U-Net, RetinaNet 및 맞춤형 네트워크 등을 포함한 아키텍처로 작업합니다. 아키텍처는 특정 작업에 가장 적합한 것을 기반으로 선택됩니다.
네. 학교, 대학, 대학교 컴퓨터 비전 과제 및 프로젝트를 지원하며, 코드 디버깅 및 수정도 포함됩니다. 주문할 때 간단히 요약 및 요구사항을 설명해주세요.
완전히 테스트된 깔끔하고 버그 없는 소스 코드와 완전한 코드 문서 및 각 구성 요소가 정확히 무엇을 하는지 이해할 수 있도록 명확한 설명을 받게 됩니다.
프리미엄 패키지에는 훈련된 모델을 클라우드 환경에 배포하고 API를 통해 통합하여 프로그래밍 방식으로 액세스할 수 있도록 하는 것이 포함됩니다. 특정 플랫폼에 대한 자세한 내용은 요구 사항에 따라 주문 채팅에서 논의할 수 있습니다.
Standard 패키지는 1회 수정을 포함하고 Premium 패키지는 2회 수정을 포함합니다. 패키지에 포함된 것 이상의 추가 수정이 필요한 경우, Additional Revision 추가 기능을 통해 추가할 수 있습니다.
고객 리뷰
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