Costruirò rilevamento oggetti usando yolo, opencv, mediapipe, segmentazione e python

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Fahad Ali
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Ciao!

Se cerchi rilevamento oggetti in tempo reale per il tuo progetto, io progetto soluzioni di visione artificiale intelligenti usando YOLO (Ultralytics), CNN, OpenCV, PyTorch e TensorFlow.

Da identificare persone, veicoli o qualsiasi oggetto personalizzato in immagini e video, posso offrire un pipeline completo che copre tutto, dalla preparazione del dataset al deployment.

Cosa ottieni:

  • Rilevamento in tempo reale con YOLOv3/v4/v5/v8
  • Training di modelli personalizzati sul tuo dataset
  • Pipeline end-to-end: etichettatura, training, testing, deployment
  • Rilevamento su immagini, video o telecamera live
  • Tracking degli oggetti con Deep SORT / ByteTrack
  • Risultati visivi chiari con bounding box
  • Esportazione del modello in ONNX, TensorRT o TFLite

Stack tecnologico che uso:

  • Framework: PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV
  • Modelli: YOLO (Ultralytics), SSD, Faster R-CNN, MobileNet
  • Strumenti: Roboflow, LabelImg, CVAT
  • Sviluppo: Python, Colab, Jupyter, Streamlit, FastAPI
  • Extra: NumPy, Pandas per l'elaborazione e visualizzazione dei dati

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Fahad Ali

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  • DaPakistan
  • Membro damag 2022
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Hi! I'm Fahad Ali, an AI and Backend Developer specializing in Machine Learning, Data Analytics, and intelligent system development. I work with Python, FastAPI, SQL databases, and Docker to build scalable backend systems. My experience includes computer vision using YOLO, TensorFlow, PyTorch, and OpenCV. I also build AI chatbots using LLMs and LangChain. Additionally, I perform API testing with Postman and create data dashboards using Power BI to deliver practical, production-ready AI solutions.

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