我将为您的应用程序构建自定义对象检测模型

您的业务问题是独一无二的。现成的视觉模型很少能完全匹配。这项服务提供了一个生产就绪的自定义对象检测模型，该模型专门围绕您的数据、您的环境和您的部署目标构建——因此您收到的是一个在现实世界中真正有效的东西，而不仅仅是在基准测试中有效。

我们伦敦的计算机视觉工程师团队拥有从计算机科学理学士到计算机视觉硕士和博士的资格。我们已在医疗保健、农业、赛车运动、安全、能源和消费应用中构建并交付了检测模型——涵盖从医疗设备读取和黑色素瘤斑点检测到交通锥识别、无人机图像中的太阳能电池板识别和驾驶员安全监控的所有内容。我们交付的每个模型都经过了下面描述的相同严格的端到端流程。

**每个套餐都包含：**

研究——在编写任何一行代码之前，我们会审查文献和最适合您特定检测任务的架构。

数据预处理 — 您的原始图像或视频帧经过清理、注释检查、增强并分成训练集、验证集和测试集。

模型创建 — 我们根据您的准确性、速度和硬件要求，从我们支持的框架堆栈（YOLOv5、PyTorch、TensorFlow Lite、ONNX、CoreML、TensorRT、TensorFlow.js、OpenVINO、TorchScript）中选择并配置最佳架构。

验证和测试 — 模型将根据保留数据进行评估，并提供完整的精确度/召回率/mAP报告，让您确切了解预期的性能。

性能监控和微调——我们不断迭代，直到模型达到约定的目标指标后再交付。

云部署和API集成 — 模型被封装在REST API中并部署到云服务器（如EC2），因此可以立即从您的应用程序中调用。

源代码和模型文档 — 您将收到所有内容：权重、训练脚本、推理脚本、API 代码和书面文档。所有知识产权完全归您所有。

**我们支持的部署目标：** 云服务器、Android、iOS、Raspberry Pi 以及运行 OpenVINO 或兼容运行时的其他边缘设备。

**这是为谁准备的：** 构建视觉驱动功能的产品团队和初创公司；自动化视觉检查或监控的企业；需要生产级模型而非研究原型的研究人员；任何尝试过通用模型但发现其不足的组织。

请在下单前给我们留言，这样我们可以了解您的数据集、目标和时间表。我们会提前确认范围和任何额外要求——项目中不会有意外。