Zinn Hub
0
Ваш кошик
0

Короткий огляд

Ключові деталі про цю послугу, які допоможуть вам прийняти рішення. Згенеровано Zinn Hub, а не продавцем.

Використані фреймворки

TensorFlow, PyTorch, OpenCV
Створено на Python з використанням TensorFlow, Keras, OpenCV та Scikit-learn – галузевих стандартних інструментів для виробничих систем комп'ютерного зору.

Підхід до виявлення

Конвеєри YOLO + CNN
Використовує архітектури на основі YOLO для виявлення в реальному часі та згорткові нейронні мережі для завдань класифікації та сегментації.

Доставка включає

Повний вихідний код
Усі рівні включають повний, модифікований вихідний код. Стандартний та Преміум додають документацію; Преміум додає REST API та розгортання в хмарі.

Найкраще для

Стартапи, розробники та бізнеси
Ідеально підходить для засновників, які створюють докази концепції ШІ, розробників, яким потрібна інтегрована модель, а також компаній, що автоматизують візуальний огляд або контроль доступу.

Що ви отримаєте

Формати:
Вихідні файли
Користувацький код
Письмовий звіт
Хмарне посилання
Спосіб доставки:
Менеджер замовлень
Примітки: Вихідний код та всі файли проекту будуть доставлені через менеджер замовлень. Письмовий файл документації моделі включений у стандартний та преміум-рівні. Для преміум-рівня деталі доступу до хмарного розгортання будуть безпечно передані через чат замовлення. Жива демонстрація може бути організована за запитом.

Повний опис

Якщо вашому проекту потрібна надійна, точна система комп'ютерного зору, ви знаходитесь у правильному місці. Незалежно від того, чи потрібно вам виявляти об'єкти в реальному часі, розпізнавати обличчя з відеопотоку, сегментувати зображення для аналізу або класифікувати візуальні дані в масштабі — ця послуга надає повністю працюючу систему ШІ, побудовану відповідно до ваших конкретних вимог, а не загальний шаблон.

Команда інженерів зі штучного інтелекту Zinn Digital з Лондона реалізувала проекти, що охоплюють розпізнавання облич для контролю доступу до транспортних засобів, виявлення дорожніх знаків та світлофорів у реальному часі, системи розпізнавання емоцій, моніторинг стану водія за допомогою аналізу виразу обличчя та виявлення облич за допомогою інфраструктури спостереження. До кожного проекту застосовується однакова строгість: зрозуміти вимоги, побудувати правильну модель, перевірити її працездатність та передати чистий, задокументований код.

**Що включено в усі рівні:**
Дослідження найкращої архітектури моделі з відкритим кодом для вашого випадку використання, попередня обробка даних, створення моделі за допомогою фреймворків на основі Python (TensorFlow, Keras, OpenCV, сумісні з PyTorch конвеєри, Scikit-learn, Pandas, Matplotlib) та повна доставка вихідного коду. Команда працює в середовищах Jupyter Notebook, Google Colab, Spyder IDE та Anaconda.

**Можливості послуги включають:**
— Виявлення об'єктів на основі YOLO (стандартні та власні класи об'єктів)
— Системи виявлення та розпізнавання облич
— Сегментація зображень
— Моделі регресії та класифікації
— Згорткові нейронні мережі (CNN)
— Розпізнавання емоцій та виразів обличчя
— Конвеєри виявлення в реальному часі
— Проєктування REST API та обслуговування моделей
— Розгортання в хмарі та розгортання пакетів

**Для кого це?**
Засновники стартапів, яким потрібен доказ концепції ШІ, розробники, які хочуть робочу модель, яку вони можуть інтегрувати у власну програму, компанії, що досліджують комп'ютерний зір для безпеки або автоматизації, та дослідники, яким потрібна перевірена модель з документацією.

**Як це працює:**
Після розміщення замовлення поділіться своїм технічним завданням через чат замовлення. Команда переглядає ваші вимоги, вибирає найбільш відповідну архітектуру, створює та (залежно від рівня) перевіряє, налаштовує, документує та розгортає вашу систему. Демонстрації доступні за запитом.

Будь ласка, зв'яжіться через чат замовлення перед розміщенням замовлення, якщо у вас є складна або незвичайна вимога — команда із задоволенням спочатку підтвердить обсяг та здійсненність.

Гарантія якості Zinner

✓
Перевірений професіонал
Кожен Zinner перевіряється та затверджується перед приєднанням до платформи.
✓
Гарантія якісної роботи
Усі послуги підкріплені нашою гарантією якості.
✓
Безпечна оплата
Ваш платіж захищений, доки ви не затвердите виконану роботу.

Порівняти пакети

ФункціяСтартерСтандартнийПреміум
Час доставки1 днів3 днів5 днів
Ревізії012
Дослідження оптимальної моделі з відкритим вихідним кодом для вашого випадку використання✓✕✕
Конвеєр попередньої обробки даних✓✕✕
Створення моделі (виявлення об'єктів, розпізнавання облич, сегментація або класифікація)✓✕✕
Повний вихідний код включено✓✕✕
Підтримує YOLO, CNN, виявлення облич та завдання сегментації✓✕✕
Доставлено через менеджер замовлень✓✕✕
Все, що входить у Starter✕✓✕
Тонка настройка моделі для покращеної точності на ваших даних✕✓✕
Валідація та тестування моделі з результатами✕✓✕
Письмова документація моделі✕✓✕
1 включена ревізія✕✓✕
Підходить для передачі команді розробників✕✓✕
Все в стандарті✕✕✓
Дизайн та інтеграція REST API для обслуговування моделей✕✕✓
Розгортання в хмарі та розгортання пакетів✕✕✓
Налаштування моніторингу продуктивності✕✕✓
2 переглядів включено✕✕✓
Наскрізна система, готова до використання у виробництві✕✕✓

Портфоліо

Приклади робіт продавця, пов'язаних із цим Zinn.

Створіть власну систему AI Vision з виявленням об'єктів або розпізнаванням облич

Створіть власну систему AI Vision з виявленням об'єктів або розпізнаванням облич

Додаткова інформація

Чому обирають мене

Команда інженерів ШІ з Лондона:Zinn Digital — це лондонська команда інженерів ШІ та машинного навчання з практичним досвідом реалізації проєктів комп'ютерного зору в галузі спостереження, автомобільної промисловості, транспортних систем та аналізу емоцій.
Перевірений портфель проєктів:Відеоспостереження з розпізнаванням облич Системи запуску автомобіля з розпізнаванням облич Виявлення та розпізнавання дорожніх знаків у реальному часі Виявлення та розпізнавання світлофорів у реальному часі Системи розпізнавання емоцій Аналіз стану водія в реальному часі за виразом обличчя Виявлення облич у громадських місцях за допомогою камер спостереження
Наскрізна можливість:Від початкового дослідження та попередньої обробки даних до тонкого налаштування моделі, інтеграції REST API та розгортання в хмарі — команда охоплює повний життєвий цикл розробки, тому ви отримуєте готову до виробництва систему, а не просто блокнот.

Інструменти, які я використовую

Мови та фреймворки:Python TensorFlow Keras OpenCV Scikit-learn Pandas Matplotlib
Середовища та платформи:Jupyter Notebook Google Colab Spyder IDE Anaconda Хмарні платформи розгортання

Ідеально підходить для

Ідеальні клієнти:Стартапи, що створюють доказ концепції ШІ Розробники, що інтегрують модель зору в додаток Підприємства, що автоматизують візуальний огляд або контроль доступу Дослідники, яким потрібна перевірена, задокументована модель Інженерні команди, яким потрібен розгортаний REST API для служби зору

Часті запитання

Так. Команда має досвід створення власних детекторів об'єктів для нових класів. Вам потрібно буде надати розмічені навчальні дані або обговорити збір даних як частину вашого завдання. Будь ласка, зв'яжіться з нами перед замовленням, щоб підтвердити можливість реалізації.

Чіткий опис того, що ви хочете, щоб система виявляла, розпізнавала або класифікувала; будь-який наявний набір даних або зображення, які ви маєте; середовище, в якому вона буде працювати (локальна машина, сервер, хмара); та будь-які вимоги до продуктивності. Чим більше контексту ви надасте, тим кращим буде результат.

Перегляд охоплює коригування моделі або коду на основі відгуків про отриманий результат — наприклад, покращення точності, коригування попередньої обробки або зміна формату відповіді API. Перегляди не охоплюють абсолютно нові вимоги, додані після доставки.

Так. Усі рівні включають повний вихідний код. Ви можете розширювати, змінювати або інтегрувати його у власні проєкти після доставки.

Команда розробляє на Python, використовуючи TensorFlow, Keras, OpenCV, Scikit-learn, Pandas та Matplotlib, працюючи в середовищах Jupyter Notebook, Google Colab, Spyder IDE та Anaconda. Архітектури на основі YOLO використовуються для завдань виявлення в реальному часі.

Так. Дизайн REST API та обслуговування моделей включені в преміум-рівень. Це також може бути обговорено як індивідуальний пункт обсягу робіт — будь ласка, зв'яжіться з командою перед замовленням, якщо вам це потрібно як окрема вимога.

Демонстрації відповідних попередніх робіт доступні за запитом. Будь ласка, зв'яжіться через чат замовлення, щоб домовитися про це перед розміщенням замовлення.

Відгуки клієнтів

Подивіться, що наші клієнти говорять про цей Zinn

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

Дуже гладко спілкується та швидко відповідає, дуже поважний та дуже добре виконав роботу.

Ніл чудово впорався. Він швидко розуміє складні вимоги, чітко спілкується та надає саме те, про що домовились — часто навіть краще. Якість його роботи, особливо щодо ШІ, інтеграції камер та розробки edge/cloud, є видатною. Надійний, професійний та легкий у співпраці. Я обов'язково продовжуватиму працювати з ним. Дуже рекомендую!

надійна і чудова людина

Відмінний сервіс, дуже рекомендую співпрацювати з ними.

Я рекомендую

Залишити відгук можуть лише зареєстровані клієнти, які придбали цей продукт.

Категорії

Політики Zinner

Забезпечити розпізнавання облич

Залишити відгук можуть лише зареєстровані клієнти, які придбали цей продукт.

Варіанти та замовлення

Отримайте додаток Zinn Hub

Сповіщення · Швидший доступ · Повний екран

Натисніть Поділитися у вашому браузері

➜ Потім натисніть "Додати на головний екран"