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Costruirò modelli di rilevamento, classificazione e stima della posa degli oggetti
Ingegnere di Computer Vision e AI, dalla rilevazione e OCR alla distribuzione
Ingegnere di computer vision in una startup di AI per la produzione, e finalista (4° su 198 team) di un hackathon nazionale di AI sulla riconoscimento di documenti scritti a mano. Creo sistemi di dete...
Livello 2
Ha soddisfatto criteri di prestazioni elevate e ha una comprovata esperienza nel soddisfare le aspettative dei clienti.
Informazioni su questo servizio
Addestro e implemento modelli personalizzati di rilevamento oggetti, segmentazione, classificazione e stima della posa, portandoli fino alla produzione in tempo reale.
Esempi reali consegnati: valutazione di carte da gioco tramite computer vision; rilevamento di avvisi sul cruscotto dell'auto (motore, freni, avvisi AdBlue/DPF) a 15 FPS; pipeline di estrazione di documenti e etichette.
Ciò che ottieni:
- Strategia di dataset: revisione delle annotazioni, augmentation, dati sintetici dove serve
- Modelli moderni (YOLO, RT-DETR, transformers), ottimizzati sui tuoi dati
- Un rapporto di valutazione onesto: mAP, precisione/richiamo su un set di test - niente demo selezionate a mano
- Ottimizzazione in tempo reale: TensorRT/ONNX, GPU o edge (Jetson), deployment con FastAPI
Lavoro quotidiano: ingegnere di computer vision in una startup di AI che costruisce pipeline di rilevamento in tempo reale. Finalista (4° su 198 team) di un hackathon nazionale di AI. 48 ordini, 4.9 su Fiverr.
Licenze segnalate in anticipo: modelli AGPL (Ultralytics) vs alternative Apache - scegli consapevolmente.
GitHub: https://github.com/ArseniiStratiuk
Scrivimi con il tuo task e i dati di esempio - valuterò onestamente la fattibilità prima che tu ordini.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Quante immagini servono per ottenere buoni risultati?
Minimo circa 100 immagini per classe per oggetti semplici, oltre 300 per scene complesse. Più dati sono sempre meglio, ma ottengo i migliori risultati con piccoli dataset grazie a un'ottima augmentation e al fine-tuning efficiente dei parametri (LoRA) - adattando grandi modelli preaddestrati modificando solo una piccola parte dei loro pesi.
Fornite supporto per l'implementazione?
Fornisco modelli in vari formati (PyTorch, ONNX, TensorRT) con script di inferenza. Guida di base al deployment inclusa, ma il deployment complesso su cloud o edge è un servizio aggiuntivo.
Il modello può funzionare in tempo reale o su dispositivi edge?
Sì, questa è la mia specialità. Ottimizzo con TensorRT/ONNX per GPU, Jetson e deployment su edge, e fornisco numeri reali di FPS sul tuo hardware di destinazione, non solo benchmark di laboratorio.
E per quanto riguarda la licenza del modello per uso commerciale?
Segnalo in anticipo le licenze: alcuni modelli (ad esempio Ultralytics YOLO) sono AGPL e potrebbero aver bisogno di una licenza commerciale; esistono alternative Apache/MIT (ad esempio RT-DETR). Tu decidi con tutte le informazioni.
