2025年图像识别模型优化协议

2025年图像识别模型优化协议甲方（委托方）：[甲方全称]地址：[甲方地址]法定代表人：[甲方法定代表人]联系方式：[甲方电话/邮箱]乙方（服务方）：[乙方全称]地址：[乙方地址]法定代表人：[乙方法定代表人]联系方式：[乙方电话/邮箱]###协议内容第一条合同标的乙方为甲方提供“2025年图像识别模型优化服务”，通过算法优化、数据处理、性能调等方式，提升甲方现有图像识别模型在特定场景下的准确率、稳定性及实用性。优化目标：1.准确率：在甲方指定场景（如“工业零件缺陷检测”“医疗影像辅助诊断”等）下，模型准确率从现有[X]%提升至[Y]%（如≥95%）；2.误识别率：降低至[Z]%以内（如≤2%）；3.推理速度：单张图像处理时间≤[A]毫秒（如≤100ms），适配甲方现有硬件环境（如GPU型号：NVIDIAV100）；4.模型泛化性：在光照变化、角度偏移、遮挡等干扰条件下，性能波动≤[B]%（如≤5%）。模型基础：优化对象为甲方现有模型（如“甲方2024年部署的V1.0版本图像识别模型”，甲方需提供模型架构文档、训练数据集说明等）或乙方基于甲方需求全新开发的模型。第二条服务范围与内容乙方需提供以下具体服务：1.需求分析与场景调研与甲方共同梳理业务场景（应用场景、数据特点、用户痛点），明确优化优先级，交付《图像识别模型优化需求说明书》（含场景定义、目标指标、数据要求等），经甲方书面确认后作为后续开发依据。2.数据预处理与增强对甲方提供的原始数据集（格式如PNG/JPG，标注类型如COCO/PascalVOC）进行清洗（去重、去噪、剔除错误标注）；根据数据特点进行增强（如旋转、裁剪、亮度调整、GAN合成数据等），确保数据多样性及平衡性；交付预处理后的数据集（含数据量统计、质量评估报告）。3.模型算法优化针对甲方现有模型（如CNN、Transformer架构）进行结构优化（如引入注意力机制、轻量化网络MobileNetV3/EfficientNet）；通过网格搜索、贝叶斯优化等方法调整超参数（如学习率、批量大小、正则化系数）；根据场景需求引入新技术（如小样本学习、半监督学习、模型蒸馏）；交付优化后的模型版本（含代码文件、架构设计文档、算法改进说明）。4.模型训练与验证采用“训练集-验证集-测试集”三阶段划分（比例7:2:1），进行多轮迭代训练；每轮记录损失函数、准确率、召回率等指标，通过交叉验证避免过拟合；交付训练日志、模型性能曲线图、验证报告。5.性能测试与调优按本协议第一条约定的量化指标进行测试（准确率、误识别率、推理速度等）；未达标时，乙方分析原因并调整方案直至满足目标；交付《模型性能测试报告》（含测试环境、测试数据、结果对比、达标结论）。6.部署支持与文档交付提供优化后的模型文件（格式如ONNX/TensorFlowSavedModel/PyTorchTorchScript），适配甲方部署环境（如云端服务器、边缘设备）；编制《模型部署指南》（含环境配置、依赖库、接口说明、故障排查）；提供不少于[C]小时（如10小时）的部署技术支持，确保甲方顺利上线模型。第三条服务期限与进度安排总服务期限：自协议生效之日起至[D]日历日（如180天）内完成全部优化服务并通过验收。关键进度节点：1.需求分析阶段：自协议生效之日起第10日内完成，交付《优化需求说明书》，甲方需在5个工作日内确认；2.数据预处理阶段：自协议生效之日起第30日内完成，交付预处理后数据集及质量报告，甲方需在5个工作日内确认；3.模型算法优化初版阶段：自协议生效之日起第90日内完成，交付优化模型V1.0及架构文档，甲方需在10个工作日内确认；4.性能测试达标阶段：自协议生效之日起第150日内完成，交付《性能测试报告》，甲方需在10个工作日内确认；5.最终交付与验收阶段：自协议生效之日起第180日内完成，交付最终模型、部署指南、全部文档，甲方需在15个工作日内验收。甲方需求变更或延迟提供资料导致进度延误的，服务期限相应顺延，需书面确认。第四条费用与支付方式1.费用总额：人民币[E]元（大写：[E]元整），含税（税率[F]%）。2.费用构成：算法开发费[G]元、数据处理费[H]元、测试与调优费[I]元、部署支持费[J]元（根据实际情况列明）。3.支付方式：-预付款：协议生效后5个工作日内，甲方向乙方支付总额的30%，即[K]元；-里程碑款：乙方完成“模型算法优化初版”并通过甲方确认后5个工作日内，甲方向乙方支付总额的40%，即[L]元；-验收款：模型通过最终验收后5个工作日内，甲方向乙方支付总额的30%，即[M]元。4.开票与账户：乙方在收到每笔款项后[N]个工作日内向甲方开具等额增值税专用发票，甲方账户信息：[甲方账户详情]，乙方账户信息：[乙方账户详情]。第五条验收标准与流程1.验收依据：本协议第一条约定的量化指标、第二条约定的交付成果。2.验收流程：-初验：乙方提交全部交付成果后，甲方需在[O]个工作日内（如15日）完成测试，若未达标，乙方应在[P]个工作日内（如10日）整改并重新提交测试；-终验：甲方初验通过后，需在[Q]个工作日内（如10日）出具《模型验收确认书》，或书面提出异议，双方协商解决；-验收结论：最终验收通过以双方签字的《模型验收确认书》为依据；因乙方原因未达标，乙方需继续整改直至验收通过，不额外收取费用。3.验收争议：双方对验收结果有争议的，可共同委托第三方权威机构（如国家人工智能标准化研究院）检测，费用由责任方承担。第六条知识产权1.原有知识产权：甲方提供的原始模型、数据、文档等知识产权归甲方所有；乙方在优化过程中使用的自有算法、工具（非甲方提供）的知识产权归乙方所有，但乙方授权甲方在本协议范围内永久免费使用。2.新增知识产权：乙方基于甲方需求开发的优化模型、算法代码、技术文档等“衍生成果”的知识产权归甲方所有；乙方不得将上述衍生成果用于本协议以外的任何场景，或向任何第三方转让、许可（甲方书面同意除外）。3.开源软件：乙方在优化过程中使用的开源软件需遵守开源协议（如MIT、Apache2.0），并提前向甲方披露，确保甲方不会因使用开源软件而承担第三方索赔责任。第七条保密条款1.保密范围：双方在合作中接触到的对方商业秘密，包括技术资料（算法、模型、代码）、业务数据（甲方数据集、用户信息）、财务信息（合同金额、支付记录）、经营信息（乙方技术方案、客户名单）等。2.保密义务：双方需采取必要措施（加密、权限控制）确保保密信息不被泄露；未经对方书面同意，不得向任何第三方披露、复制或用于非合作目的；保密期限：协议有效期内及终止后[R]年（如3年）内持续有效。3.违约责任：一方违反保密义务的，需赔偿对方因此遭受的全部损失（包括直接损失、间接损失及维权费用）。第八条数据安全与合规1.数据使用限制：乙方仅可将甲方数据用于本协议约定的模型优化，不得用于其他任何目的；数据使用需符合《中华人民共和国个人信息保护法》《数据安全法》等法律法规，涉及个人信息的，需甲方已取得合法授权。2.数据安全措施：乙方需对甲方数据采取加密存储（如AES-256）、传输安全（如HTTPS）、访问控制（最小权限原则）等措施，防止数据泄露、丢失或被篡改。3.数据返还与销毁：协议终止或解除后[S]个工作日内，乙方应返还甲方全部原始数据及包含甲方数据的衍生成果；若甲方要求销毁，乙方需提供销毁证明并永久删除相关数据。第九条双方权利与义务1.甲方权利与义务-权利：要求乙方按协议提供服务、监督优化进度、对交付成果提出异议；-义务：提供原始资料（模型、数据、需求文档）、配合乙方调研与测试、按时支付费用。2.乙方权利与义务-权利：要求甲方提供必要配合、按时收取服务费用；-义务：按协议提供高质量服务、保证优化目标达成、保守甲方秘密、提供[T]个月（如6个月）免费质保期（质保期内免费修复模型bug，优化性能）。第十条违约责任1.乙方违约-延迟交付：每逾期1日，按合同总额的0.1%支付违约金，最高不超过总额的10%；逾期超过[U]日（如30日），甲方有权解除协议，乙方退还已支付费用并赔偿损失；-质量不达标：经整改后仍未通过验收，甲方有权要求乙方退还[V]%（如50%）-100%的费用，或直接解除协议；-知识产权侵权：乙方提供的衍生成果侵犯第三方知识产权的，乙方需承担全部法律责任（包括甲方被索赔的损失），并赔偿甲方损失。2.甲方违约-延迟付款：每逾期1日，按应付未付金额的0.1%支付滞纳金，逾期超过[W]日（如30日），乙方有权暂停服务；-资料延迟提供：因甲方原因导致优化进度延误的，服务期限相应顺延，乙方不承担责任；若导致协议无法履行，乙方有权要求甲方支付已完成工作的费用（按工作量比例折算）。第十一条不可抗力1.定义：指不能预见、不能避免且不能克服的客观情况（如自然灾害、战争、政府行为、突发公共卫生事件等）。2.处理：发生不可抗力后，受影响方需[X]日内（如5日）书面通知对方并提供证明；不可抗力导致协议无法履行的，双方可协商解除协议，互不承担违约责任；导致延迟履行的，服务期限相应顺延。第十二条争议解决双方因履行协议发生争议，应首先友好协商解决；协商不成的，任何一方可[Y]（如“向甲方所在地有管辖权的人民法院提起诉讼”或“提交中国国际经济贸易仲裁委员会，按其届时有效的仲裁规则进行仲裁”）。第十三条协议生效与终止1.生效条件：双方签字盖章后生效，有效期为[Z]年（如1年），自生效之日起计算。2.终止情形：-协议期满且双方未续签；-双方协商一致解除；-一方根本违约导致协议无法履行，守约方书面解除；-因不可抗力导致协议目的无法实现。3.终止后处理：双方需结清费用、返还数据/资料、履行保密义务，不影响已发生的权利义务（如知识产权、违约责任）。第十四条其他约定1.完整性：本