Realizzerò progetti di computer vision, object detection, yolo, opencv

Effettuo una valutazione di fattibilità usando dati di esempio per stabilire mAP, precisione e FPS di riferimento. Ogni modello di computer vision viene rigorosamente testato e ottimizzato per bassa latenza prima della consegna, assicurando che il sistema di visione soddisfi i requisiti di performance del mondo reale.

Sviluppo applicazioni di computer vision usando Python, PyTorch, TensorFlow e OpenCV. Per ottimizzazione e deployment, utilizzo ONNX, TensorRT e Docker. Questo garantisce che la pipeline di visione funzioni con alta precisione e bassa latenza sia in cloud che in edge.

Puoi fornire le tue immagini o video, oppure posso aiutarti con la raccolta e l'annotazione del dataset usando strumenti come Roboflow. Se non hai dati, possiamo anche usare dataset di benchmark pubblici o generare dati sintetici su misura per il tuo progetto.

Sì. Riceverai il 100% della proprietà del codice sorgente Python pulito e documentato, le istruzioni di setup e tutti i pesi del modello addestrato (.pt, .onnx o .engine) pronti per il deployment immediato.

Assolutamente. Avvolgo i modelli in microservizi FastAPI, li containerizzo con Docker e creo interfacce web con Streamlit. Ottimizzo anche l'inferenza del modello usando TensorRT e ONNX Runtime per dispositivi edge come NVIDIA Jetson o Raspberry Pi.

Sì. Costruisco pipeline multi-thread ottimizzate specificamente per flussi RTSP, webcam e IP camera in tempo reale, garantendo alte FPS e bassa latenza grazie all'accelerazione hardware GPU.

Sì, per favore scrivimi prima! I progetti di computer vision variano in qualità del dataset, complessità del modello e target hardware. Una breve conversazione ci aiuta a stabilire la fattibilità tecnica e a scegliere il pacchetto o il preventivo personalizzato più adatto alle tue esigenze.