Svilupperò soluzioni di rilevamento, segmentazione e tracking di oggetti basate su AI

ESPERIENZA IN RILEVAMENTO CORE:

• Modelli di base: rilevamento zero-shot, VLMs (Florence/paligemma 2), fine-tuning LoRA, ottimizzazione CLIP/DINO
• Architetture CNN: YOLO/RetinaNet (singolo stadio), R-CNN/Mask R-CNN (due stadi), architetture FPN
• Transformers: Swin/Swift Transformer, DETR, integrazione backbone DINOv2
• Apprendimento few-shot: transfer learning, distillazione delle conoscenze, pipeline di active learning

TRACKING AVANZATO:

• SOTA MOT: ByteTrack, DeepSORT (embedding personalizzate), StrongSORT, Norfair
• Capacità: re-ID multi-camera, gestione delle occlusioni, previsione delle traiettorie

PILASTRA TECNICA:

• Framework: MMDetection, Detectron2, TF-OD API, architettura personalizzata
• Biblioteche: PyTorch, TensorFlow/Keras, OpenCV, Supervision

ESPERIENZA DI SETTORE:

• Industriale: rilevamento anomalie, conformità PPE, controllo qualità
• Sorveglianza: monitoraggio delle minacce in tempo reale, protezione del perimetro, analisi comportamentale
• Trasporti: tracciamento veicoli, ALPR, analisi del traffico
• Retail: riconoscimento prodotti, inventario automatizzato

API:

Microsoft Computer Vision AI, Google Cloud Vision API

Competenze:

Elaborazione delle immagini, apprendimento delle caratteristiche, classificazione

Lingua di programmazione:

Python, C++, SQL

Strumenti:

Pytorch, TensorFlow, Opencv, MLflow