Zinn Hub
0
Twój Koszyk
0

At a Glance

Kluczowe szczegóły dotyczące tej usługi, które pomogą Ci podjąć decyzję. Wygenerowane przez Zinn Hub, a nie przez sprzedawcę.

Obsługa Framework

7+ Formaty eksportu
Modele są dostarczane w YOLOv5, TensorFlowLite, ONNX, CoreML, TensorRT, OpenVINO, TorchScript i PyTorch — obejmując cele wdrażania web, mobile, cloud i edge.

Cele wdrożenia

Chmura, mobilność i urządzenia brzegowe
Ukończone modele można wdrożyć na AWS EC2, Android, iOS, Raspberry Pi i urządzenia brzegowe OpenVINO, co czyni to odpowiednim zarówno dla wnioskowania po stronie serwera, jak i na urządzeniu.

Doświadczenie w dziedzinie

11+ Pionowe przypadki użycia
Zespół dostarczył rozwiązania do wykrywania obiektów w sektorach medycznym, motoryzacyjnym, rolniczym, sportowym i obrazowania dronowego, co wskazuje na szerokie doświadczenie w inżynierii CV w świecie rzeczywistym.

Zakres dostawy

Kompleksowy potok
Poziom podstawowy za $4,080 obejmuje wstępne przetwarzanie danych, szkolenie modelu, walidację, dostrajanie, wdrożenie w chmurze, integrację API, kod źródłowy i dokumentację — brak oddzielnych opłat za przekazanie.

Co otrzymasz

Formaty:
Pliki źródłowe
Cloud Link
Raport pisemny
Niestandardowy kod
Metoda dostawy:
Menedżer zamówień
Uwagi: Wszystkie dostarczane elementy są udostępniane za pośrednictwem menedżera zamówień. Otrzymasz: wytrenowane wagi modelu, pełny kod źródłowy (skrypty treningowe i wnioskujące), kod REST API, potwierdzenie wdrożenia w chmurze oraz pisemną dokumentację modelu. Link do przechowywania w chmurze zostanie udostępniony dla dużych plików. Kompilacje Edge/mobilne są dostarczane jako dodatkowe pliki pakietów, jeśli ma to zastosowanie.

Pełny opis

Twój problem biznesowy jest wyjątkowy. Gotowe modele wizyjne rzadko do niego pasują. Ta usługa dostarcza gotowy do produkcji niestandardowy model wykrywania obiektów, zbudowany specjalnie wokół Twoich danych, Twojego środowiska i Twojego celu wdrożenia — dzięki czemu otrzymujesz coś, co faktycznie działa w prawdziwym świecie, a nie tylko na benchmarku.

Nasz londyński zespół inżynierów Computer Vision posiada kwalifikacje od licencjatu z informatyki po magistra i doktorat z Computer Vision. Zbudowaliśmy i wdrożyliśmy modele detekcji w sektorach opieki zdrowotnej, rolnictwa, sportów motorowych, bezpieczeństwa, energetyki i zastosowań konsumenckich — obejmujące wszystko, od odczytu urządzeń medycznych i wykrywania plam czerniaka po rozpoznawanie pachołków drogowych, identyfikację paneli słonecznych z obrazów dronów i monitorowanie bezpieczeństwa kierowców. Każdy dostarczany przez nas model przeszedł ten sam rygorystyczny, kompleksowy proces opisany poniżej.

**Co zawiera każdy pakiet:**

Badania — przeglądamy literaturę i najlepiej dopasowane architektury dla Twojego konkretnego zadania wykrywania, zanim napiszemy choćby jedną linię kodu.

Wstępne przetwarzanie danych — Twoje surowe obrazy lub klatki wideo są czyszczone, sprawdzane pod kątem adnotacji, rozszerzane i dzielone na zestawy treningowe, walidacyjne i testowe.

Tworzenie modelu — wybieramy i konfigurujemy optymalną architekturę z naszego obsługiwanego stosu frameworków (YOLOv5, PyTorch, TensorFlow Lite, ONNX, CoreML, TensorRT, TensorFlow.js, OpenVINO, TorchScript) w oparciu o Twoje wymagania dotyczące dokładności, szybkości i sprzętu.

Walidacja i testowanie — modele są oceniane na podstawie danych wstrzymanych z pełnym raportowaniem precyzji/odwołania/mAP, dzięki czemu wiesz dokładnie, jakiej wydajności się spodziewać.

Monitorowanie wydajności i dostrajanie — iterujemy, aż model spełni uzgodnioną metrykę docelową przed przekazaniem.

Wdrożenie w chmurze i integracja API — model jest opakowany w REST API i wdrożony na serwerze chmurowym (takim jak EC2), dzięki czemu jest natychmiast wywoływalny z Twojej aplikacji.

Kod źródłowy i dokumentacja modelu — otrzymujesz wszystko: wagi, skrypty treningowe, skrypty wnioskowania, kod API i pisemną dokumentację. Cała własność intelektualna należy w całości do Ciebie.

**Obsługiwane cele wdrożenia:** serwery chmurowe, Android, iOS, Raspberry Pi i inne urządzenia brzegowe działające na OpenVINO lub kompatybilnych środowiskach wykonawczych.

**Dla kogo to jest:** zespoły produktowe i startupy budujące funkcje oparte na wizji; przedsiębiorstwa automatyzujące inspekcję wizualną lub monitorowanie; badacze potrzebujący modelu klasy produkcyjnej zamiast prototypu badawczego; każda organizacja, która spróbowała modelu ogólnego i stwierdziła, że nie spełnia wymagań.

Prosimy o wiadomość przed złożeniem zamówienia, abyśmy mogli zrozumieć Twój zestaw danych, cele i harmonogram. Potwierdzimy zakres i wszelkie dodatkowe wymagania z wyprzedzeniem — bez niespodzianek w trakcie projektu.

Gwarancja Jakości Zinner

✓
Zweryfikowany Profesjonalista
Każdy Zinner jest sprawdzany i zatwierdzany przed dołączeniem do platformy.
✓
Gwarantowana Jakość Pracy
Wszystkie usługi są objęte naszym zobowiązaniem do zapewnienia jakości.
✓
Bezpieczna płatność
Twoja płatność jest chroniona do momentu zatwierdzenia dostarczonej pracy.

Porównaj Pakiety

FunkcjaStarterProfesjonalnyPrzedsiębiorstwo
Czas dostawy14 dni21 dni21 dni
Poprawkinieograniczonynieograniczonynieograniczony
Niestandardowy model wykrywania obiektów (obrazy lub wideo)✓✕✕
Badania, wstępne przetwarzanie danych, tworzenie i dostrajanie modeli✓✕✕
Walidacja modelu, testowanie i monitorowanie wydajności✓✕✕
Wdrożenie w chmurze z integracją REST API✓✕✕
Dostarczony pełny kod źródłowy i dokumentacja modelu✓✕✕
Nieograniczone poprawki — własność intelektualna należy całkowicie do Ciebie✓✕✕
Wszystkie elementy startowe w zestawie✕✓✕
Rozszerzony zakres prac dla bardziej złożonych zadań detekcji wieloklasowej✕✓✕
Szerszy wybór frameworków na całym obsługiwanym stosie modeli✕✓✕
Głębsze cykle dostrajania z dodatkowymi rundami iteracji✕✓✕
Wdrożenie w chmurze i integracja API w skali produkcyjnej✕✓✕
Pełny kod źródłowy, wagi i kompleksowa dokumentacja modelu✕✓✕
Wszystkie profesjonalne materiały dostarczone✕✕✓
Maksymalny zakres projektu dla złożonych, wieloetapowych lub wysokowydajnych systemów detekcji✕✕✓
Wdrożenie na serwery chmurowe ORAZ urządzenia brzegowe/mobilne (Android, iOS, Raspberry Pi, OpenVINO)✕✕✓
Niestandardowa estymacja pozy (pitch, yaw, roll) jeśli jest wymagana przez Twój przypadek użycia✕✕✓
Pełne tworzenie REST API i wdrożenie serwera✕✕✓
Kompletny kod źródłowy, wagi modelu, skrypty wnioskowania i dokładna dokumentacja✕✕✓

Portfolio

Przykłady prac sprzedawcy związanych z tym Zinnem.

Zbuduj niestandardowy model wykrywania obiektów dla swojej aplikacji

Zbuduj niestandardowy model wykrywania obiektów dla swojej aplikacji

Dodatkowe informacje

Dlaczego mnie wybrać

Lokalizacja zespołu:Londyn, Anglia — dedykowani inżynierowie Computer Vision
Kwalifikacje:Absolwenci studiów licencjackich, magisterskich i doktoranckich z informatyki i wizji komputerowej
Własność IP:Cały kod, wagi i dokumentacja należą w całości do kupującego po dostarczeniu
Polityka poprawek:Nieograniczone poprawki — iterujemy, dopóki Twój model nie spełni uzgodnionych celów wydajności

Narzędzia, których używam

Frameworki i formaty modeli:YOLOv5, PyTorch, TensorFlow Lite, ONNX, CoreML, TensorRT, TensorFlow.js, OpenVINO, TorchScript
Cele wdrożenia:Serwery w chmurze (EC2 i odpowiedniki), Android, iOS, Raspberry Pi, urządzenia brzegowe OpenVINO

Idealny dla

Idealni klienci:Zespoły produktowe dodające funkcje wizyjne do aplikacji, przedsiębiorstwa automatyzujące inspekcję wizualną, badacze potrzebujący modeli klasy produkcyjnej, startupy budujące produkty oparte na sztucznej inteligencji, organizacje, w których ogólne modele działały słabiej
Przykładowe zadania detekcji:Obrazowanie medyczne, monitorowanie roślin i upraw, analiza pojazdów i ruchu, kontrola jakości przemysłowej, analityka sportowa, obrazowanie z dronów i satelitów, odczyt urządzeń i instrumentów, monitorowanie bezpieczeństwa i zgodności

Często zadawane pytania

Tak, proszę — i zdecydowanie to zachęcamy. Każdy projekt detekcji obiektów ma unikalne wymagania dotyczące rozmiaru zestawu danych, liczby klas, docelowej dokładności i środowiska wdrażania. Krótka rozmowa przed złożeniem zamówienia pozwala nam potwierdzić zakres, uzgodnić harmonogramy i upewnić się, że nie będzie niespodzianek podczas rozwoju. Po prostu wyślij nam wiadomość opisującą Twój projekt, a my odpowiemy niezwłocznie.

Niekoniecznie. Jeśli masz już oznaczone dane, użyjemy ich bezpośrednio. Jeśli masz nieoznaczone obrazy lub wideo, zajmujemy się wstępnym przetwarzaniem danych w ramach każdego pakietu — w tym sprawdzaniem adnotacji, augmentacją i dzieleniem danych na zestawy treningowe, walidacyjne i testowe. Prosimy o podanie jak największej liczby szczegółów dotyczących Twoich danych przy pierwszym kontakcie.

Wybieramy najlepiej dopasowaną architekturę do Twojego konkretnego zadania, wymagań dotyczących dokładności i docelowego sprzętu. Nasz obsługiwany stos obejmuje YOLOv5, PyTorch, TensorFlow Lite, ONNX, CoreML, TensorRT, TensorFlow.js, OpenVINO i TorchScript. Po omówieniu Twojego projektu zalecimy najbardziej odpowiednią opcję.

Ty — w całości. Cała własność intelektualna, w tym wagi modelu, skrypty szkoleniowe, kod wnioskowania, kod API i dokumentacja, przechodzą na Ciebie po dostarczeniu. Nie zachowujemy żadnych praw do niczego, co dla Ciebie zbudujemy.

Oznacza to, że będziemy kontynuować iteracje modelu — dostrajanie hiperparametrów, dostosowywanie augmentacji, udoskonalanie architektury — aż do osiągnięcia celów wydajności uzgodnionych na początku projektu. Rewizje są ograniczone uzgodnionym zakresem; zmiany, które znacząco rozszerzają projekt (na przykład dodanie zupełnie nowych klas obiektów), mogą wymagać dyskusji o zakresie.

Tak. Współpracujemy z organizacjami każdej wielkości, zarówno w przypadku jednorazowych dostaw, jak i stałych zleceń. Jeśli Twój projekt jest większy lub bardziej złożony niż standardowe zamówienie, napisz do nas najpierw, a omówimy ustrukturyzowane podejście, kamienie milowe i harmonogramy, które Ci odpowiadają.

Tak. Bierzemy odpowiedzialność za cały proces — od wstępnych badań i wyboru architektury, przez przygotowanie danych, trening, walidację i dostrajanie, aż do wdrożenia i dokumentacji. Nie potrzebujesz żadnej wcześniejszej infrastruktury ML.

Co najmniej, jasny opis tego, co ma zostać wykryte, szczegóły dotyczące Twojego zbioru danych (lub jakie dane są dostępne), docelowe środowisko wdrożenia oraz wszelkie specyficzne wymagania dotyczące dokładności lub szybkości. Im więcej kontekstu możesz udostępnić z góry, tym szybciej będziemy mogli rozpocząć. Potwierdzimy dokładnie, co jest potrzebne po przejrzeniu szczegółów Twojego projektu.

Opinie klientów

Sprawdź, co nasi klienci mówią o tym Zinn

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

Bardzo dobrze, są profesjonalistami.

Profesjonalizm, responsywność i duch współpracy Karthika Pillai wyróżniają się w dziedzinie Data Science i ML. Praca z nim była przyjemnością i z niecierpliwością czekamy na kontynuację tej owocnej współpracy, gdy będziemy budować nasz niestandardowy produkt AI.

Wspaniale jak zwykle

Karthik Pillai to wyjątkowy specjalista ds. danych, który przekroczył moje oczekiwania swoją profesjonalną pracą i niesamowitą dbałością o szczegóły. Współpraca z nim była przyjemnością – jest uprzejmy, punktualny i doskonale rozumie potrzeby projektu. Jestem pod wrażeniem!

Są profesjonalistami.

Tylko zalogowani klienci, którzy zakupili ten produkt, mogą zostawić opinię.

Kategorie

Polityka Zinner

Opracuj niestandardowy model detekcji obiektów przy użyciu uczenia maszynowego

Tylko zalogowani klienci, którzy zakupili ten produkt, mogą zostawić opinię.

Opcje i zamówienie

Pobierz aplikację Zinn Hub

Powiadomienia · Szybszy dostęp · Pełny ekran

Naciśnij Udostępnij w przeglądarce

➜ Następnie naciśnij "Add to Home Screen"