Costruirò un modello yolo vision personalizzato per il rilevamento, il tracciamento e il deployment
ML Engineer NLP Computer Vision PyTorch
Informazioni su questo servizio
Hai problemi con il riconoscimento degli oggetti, la segmentazione delle immagini o il tracciamento in tempo reale? Creo soluzioni di visione artificiale end-to-end che funzionano davvero, dal training di modelli YOLO personalizzati alla loro implementazione tramite FastAPI o su dispositivi edge.
Cosa realizzo per te:
Riconoscimento e tracciamento personalizzato degli oggetti (YOLOv8/v10, RT-DETR) Segmentazione e classificazione delle immagini (istanza, semantica, binaria) Pipeline di elaborazione video in tempo reale OCR e analisi documenti (EasyOCR, PaddleOCR) Rilevamento difetti per produzione / controllo qualità Conteggio persone / veicoli e analisi delle zone Deployment del modello (FastAPI, Flask, Docker, Streamlit)
Stack tecnologico: Python | OpenCV | PyTorch | YOLO | TensorFlow | Scikit-learn | Docker | FastAPI | MLflow
Perché i clienti scelgono me: Codice pulito, documentato, modulare e facile da mantenere Spiego ogni passaggio così capisci cosa viene costruito Ottimizzato per il tuo hardware, dai server GPU al Raspberry Pi Supporto post-consegna incluso
Scrivimi prima :
Revisionerò il tuo caso d'uso e ti fornirò un piano personalizzato entro poche ore.
Linguaggio di programmazione:
Python
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MATLAB
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SQL
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MLflow
Framework:
Scikit-learn
•
SimpleCV
•
keras
•
PyTorch
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
1. Di cosa ho bisogno per avviare il progetto?
Per ottenere i migliori risultati, di solito ho bisogno dell'obiettivo del tuo progetto, di un esempio di immagini o video da elaborare e, se disponibile, di un dataset annotato. Se non hai un dataset, possiamo discutere come raccoglierlo e etichettarlo.
2. Quali framework e strumenti usi?
Lavoro principalmente con Python e utilizzo librerie e framework standard del settore, tra cui OpenCV, YOLO (v8/v10), PyTorch, TensorFlow e EasyOCR. Scelgo gli strumenti migliori in base alle tue esigenze di prestazioni e ai vincoli hardware.
3. Fornisci il codice sorgente?
Sì! Riceverai codice Python pulito, modulare e ben commentato. Mi assicuro che il mio codice sia facile da capire, mantenere e integrare nei tuoi sistemi esistenti.
4. Puoi aiutarmi con il deployment del modello?
Assolutamente. Che tu voglia far funzionare il modello su un computer locale, un server web (usando Flask/FastAPI) o un dispositivo edge, posso guidarti nel processo di deployment per garantirne il funzionamento nell'ambiente di destinazione.
5. Perché dovrei contattarti prima di ordinare?
I progetti di Computer Vision possono variare molto in complessità, requisiti di dati e bisogno di calcolo. Discutere prima del progetto mi aiuta a valutare la fattibilità, suggerire l'approccio giusto e offrirti un servizio personalizzato che si adatta perfettamente alle tue esigenze e tempistiche.

