Zinn Hub
0
你的购物车
0

一览

关于此服务的关键详情,帮助您做出决定。由 Zinn Hub 生成,非卖家生成。

使用的框架

TensorFlow、PyTorch、OpenCV
使用 Python 构建,采用 TensorFlow、Keras、OpenCV 和 Scikit-learn——生产计算机视觉系统的行业标准工具。

检测方法

YOLO + CNN 管道
使用基于 YOLO 的架构进行实时检测,并使用卷积神经网络进行分类和分割任务。

交付包括

完整源代码
所有层级均包含完整、可修改的源代码。标准版和高级版增加文档;高级版增加 REST API 和云部署。

最适合

初创公司、开发者和企业
非常适合构建 AI 概念验证的创始人、需要可集成模型的开发人员以及自动化视觉检测或访问控制的企业。

您将收到

格式:
源文件
自定义代码
书面报告
Cloud Link
交付方式:
订单经理
备注: 源代码和所有项目文件将通过订单管理器交付。标准和高级套餐包含书面模型文档文件。对于高级套餐,云部署访问详细信息将通过订单聊天安全共享。可根据请求安排现场演示。

完整描述

如果您的项目需要一个可靠、准确的计算机视觉系统,那么您来对地方了。无论您需要实时检测物体、从视频源识别人脸、分割图像进行分析,还是大规模分类视觉数据——这项服务都能提供一个完全符合您特定要求而非通用模板的AI系统。

Zinn Digital 位于伦敦的 AI 工程团队已交付的项目涵盖车辆门禁人脸识别、实时交通标志和交通灯检测、情感识别系统、通过面部表情分析进行驾驶员状态监控以及通过监控基础设施进行人脸检测。每个项目都以同样的严谨态度对待:理解需求,构建正确的模型,验证其有效性,并交付清晰、有文档的代码。

**所有层级都包含:**
针对您的用例研究最佳开源模型架构、数据预处理、使用基于Python的框架(TensorFlow、Keras、OpenCV、PyTorch兼容管道、Scikit-learn、Pandas、Matplotlib)创建模型,以及完整的源代码交付。团队在Jupyter Notebook、Google Colab、Spyder IDE和Anaconda环境中工作。

**服务能力包括:**
— 基于 YOLO 的目标检测(标准和自定义目标类别)
— 人脸检测和人脸识别系统
— 图像分割
— 回归和分类模型
— 卷积神经网络 (CNN)
— 情感和面部表情识别
— 实时检测管道
— REST API 设计和模型服务
— 云部署和包部署

**适用对象:**
需要 AI 概念验证的初创公司创始人、希望将工作模型集成到自己应用程序中的开发人员、探索计算机视觉以实现安全或自动化的企业,以及需要经过验证的模型和文档的研究人员。

**工作原理:**
下单后,通过订单聊天分享您的项目简介。团队会审查您的要求,选择最合适的架构,构建并(根据层级)验证、微调、文档化和部署您的系统。可根据要求提供演示。

如果您有复杂或不寻常的需求,请在下单前通过订单聊天联系我们——团队很乐意先确认范围和可行性。

查看选项并购买 — 起价 $40.00

✓
经过审查的专业人士
每位 Zinner 在加入平台前都会经过审查和批准。
✓
质量保证
所有服务均有我们的质量保证承诺支持。
✓
安全支付
您的付款受保护,直到您批准交付的工作。

比较套餐

特色入门标准高级
交付时间1 天3 天5 天
修订012
针对你的用例研究最优开源模型✓✕✕
数据预处理管道✓✕✕
模型创建(物体检测、人脸识别、分割或分类)✓✕✕
包含完整源代码✓✕✕
支持YOLO、CNN、人脸检测和分割任务✓✕✕
通过订单管理器交付✓✕✕
入门版所有功能✕✓✕
模型微调以提高数据准确性✕✓✕
模型验证和测试结果✕✓✕
书面模型文档✕✓✕
1 次修订包含在内✕✓✕
适合移交给开发团队✕✓✕
标准版包含的所有功能✕✕✓
REST API设计和集成以用于模型服务✕✕✓
云部署和包部署✕✕✓
性能监控设置✕✕✓
包含 2 次修订✕✕✓
端到端系统,可投入生产使用✕✕✓

作品集

卖家与此 Zinn 相关的工作示例。

构建带有对象检测或人脸识别的自定义 AI 视觉系统

构建带有对象检测或人脸识别的自定义 AI 视觉系统

额外信息

为什么选择我

伦敦 AI 工程团队:Zinn Digital 是一支位于伦敦的 AI 和机器学习工程师团队,在监控、汽车、交通系统和情感分析领域的计算机视觉项目方面拥有丰富的实践交付经验。
已验证的项目组合:人脸识别视频监控 人脸识别汽车启动系统 实时交通标志检测与识别 实时交通灯检测与识别 情绪识别系统 通过面部表情进行实时驾驶员状态分析 通过监控摄像头在公共场所进行人脸检测
端到端能力:从初步研究和数据预处理,到模型微调、REST API 集成和云部署——团队涵盖了完整的开发生命周期,因此您收到的是一个可投入生产的系统,而不仅仅是一个笔记本。

我使用的工具

语言与框架:Python TensorFlow Keras OpenCV Scikit-learn Pandas Matplotlib
环境与平台:Jupyter Notebook Google Colab Spyder IDE Anaconda Cloud 部署平台

完美适合

理想客户:构建 AI 概念验证的初创公司 将视觉模型集成到应用程序中的开发人员 自动化视觉检查或访问控制的企业 需要经过验证、有文档记录的模型的研究人员 需要可部署 REST API 的视觉服务工程团队

常见问题

可以。团队拥有为新类别构建自定义物体检测器的经验。你需要提供标记的训练数据或讨论数据收集作为简报的一部分。请在下单前与我们联系以确认可行性。

清晰描述您希望系统检测、识别或分类的内容;您拥有的任何现有数据集或图像;它将运行的环境(本地机器、服务器、云);以及任何性能要求。您分享的上下文越多,结果就越好。

修订涵盖根据关于交付输出的反馈对模型或代码的调整——例如,提高准确性、调整预处理或修改API响应格式。修订不涵盖交付后添加的全新需求。

是的。所有套餐都包括完整源代码。交付后,您可以自由扩展、修改或将其集成到您自己的项目中。

团队使用 Python 构建,利用 TensorFlow、Keras、OpenCV、Scikit-learn、Pandas 和 Matplotlib,在 Jupyter Notebook、Google Colab、Spyder IDE 和 Anaconda 环境中工作。基于 YOLO 的架构用于实时检测任务。

是的。REST API 设计和模型服务包含在高级套餐中。它也可以作为定制范围项目进行讨论——如果您需要将其作为独立要求,请在订购前联系团队。

相关先前工作的演示可根据要求提供。请在下单前通过订单聊天与我们联系以安排此事。

客户评论

看看我们的客户对这个Zinn的评价

5.0
5评论
5 ⭐
5
4 ⭐
0
3 ⭐
0
2 ⭐
0
1 ⭐
0

沟通非常顺畅,回复迅速,非常尊重他人,工作完成得非常出色。

Neil做得非常出色。他能快速理解复杂的需求,沟通清晰,交付的内容完全符合协议——通常还会更好。他的工作质量,特别是在AI、摄像头集成和边缘/云开发方面,非常出色。可靠、专业、易于合作。我肯定会继续与他合作。强烈推荐!

一个值得信赖的好人

服务出色,强烈推荐与他们合作。

我推荐

只有购买过此产品的登录客户才能发表评论。

分类

Zinner 政策

交付人脸识别

只有购买过此产品的登录客户才能发表评论。

选项和订单

获取 Zinn Hub 应用

通知 · 更快访问 · 全屏

在浏览器中点击 分享

➜ 然后点击 "添加到主屏幕"