Costruirò un modello di segmentazione immagine AI personalizzato
Assistente di ricerca laureato in Ingegneria del Software
Informazioni su questo servizio
Hai bisogno di una soluzione affidabile di segmentazione immagine per il tuo progetto di computer vision?
Sviluppo pipeline di segmentazione immagine personalizzate usando Python, PyTorch, SAM, CLIP, DINO, CNNs e Vision Transformers. Posso aiutarti a testare modelli pretrained, perfezionare un modello sul tuo dataset etichettato, valutare la qualità della segmentazione e creare una pipeline di inferenza riutilizzabile.
I servizi possono includere:
Segmentazione semantica o binaria delle immagini
Test di modello SAM pretrained
Training o perfezionamento di modelli personalizzati
Pipeline di visione basate su CLIP, SAM o DINO
Preprocessing dei dati e organizzazione del dataset
Visualizzazione di maschere e overlay
Valutazione con IoU, Dice, accuratezza e metriche correlate
Codice sorgente Python riutilizzabile
Pesi del modello e documentazione tecnica
Ho esperienza pratica di ricerca in modelli vision-language, fusione multi-backbone, zero-shot learning e segmentazione di immagini subacquee.
Contattami prima di ordinare. La portata finale dipende da dimensione del dataset, qualità delle annotazioni, risoluzione delle immagini, numero di classi, complessità del modello e risorse di calcolo disponibili.
L'annotazione su larga scala, i costi GPU cloud, il deployment in produzione e la manutenzione continua non sono inclusi a meno di accordi separati.
API:
Altro
Expertise:
Elaborazione immagini
•
Rilevamento di oggetti
Linguaggio di programmazione:
Python
Strumenti:
PyTorch
Framework:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Il mio portfolio
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FAQ
Traduzione automatica.
Devo contattarti prima di effettuare un ordine?
Sì. Inviami una breve descrizione del progetto, dimensione del dataset, numero di classi, stato delle annotazioni, output atteso e modello preferito. Ti confermerò il pacchetto più adatto prima che tu ordini.
Devo fornire dati etichettati?
Di solito sono necessari immagini etichettate e maschere di segmentazione per l'addestramento o il perfezionamento del modello. Il testing di modelli pretrained potrebbe non richiedere dati etichettati, ma le etichette sono consigliate per valutazioni quantitative.
Quali modelli e framework puoi usare?
A seconda del compito, posso lavorare con PyTorch, SAM, CLIP, DINO, U-Net, DeepLab, CNNs, Vision Transformers e altri modelli open-source di computer vision.
Quali file riceverò?
A seconda del pacchetto scelto, la consegna può includere codice sorgente Python, pesi del modello, uno script di inferenza, maschere previste, immagini overlay, metriche di valutazione e documentazione tecnica.
I costi di deployment cloud e GPU sono inclusi?
No. I pacchetti standard coprono lo sviluppo del modello e il codice di inferenza locale. Deployment cloud, integrazione API, risorse GPU a pagamento e monitoraggio continuo richiedono un accordo separato.
