Svilupperò un modello personalizzato per rilevamento, classificazione e segmentazione


Informazioni su questo servizio
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Hai un problema di computer vision che richiede una soluzione reale, non codice copiato da tutorial. Costruisco sistemi AI ad alte prestazioni per rilevamento, tracciamento, classificazione di oggetti e segmentazione di immagini che funzionano in ambienti reali.
Sono un ingegnere del software registrato PEC (COMP/028521) con esperienza pratica in YOLO, OpenCV, PyTorch e TensorFlow. Ho sviluppato un sistema di rilevamento delle infrazioni stradali in tempo reale con rilevamento del casco, monitoraggio delle cinture di sicurezza, analisi dei vetri oscurati e riconoscimento automatico delle targhe (ANPR) che funziona su video multi-stream in diretta.
COSA POSSO COSTRUIRE
Rilevamento di oggetti personalizzato CNN / YOLO
Classificazione di immagini con CNN, ResNet, EfficientNet
Tracciamento di oggetti in tempo reale usando ByteTrack & OC-SORT
Segmentazione di immagini con U-Net & Mask-RCNN
Sistemi ANPR / Riconoscimento targhe
Pipeline OCR per documenti e carte d'identità
Sistemi di rilevamento e riconoscimento facciale
Analisi video e AI per sorveglianza
Deploy di TensorFlow Lite per dispositivi mobili/edge
API FastAPI per inferenza in tempo reale
Deploy con Docker e cloud (AWS, Hugging Face)
Pannelli Streamlit per visualizzazione
Python | YOLO | OpenCV | PyTorch | TensorFlow | Keras
FastAPI | Docker | AWS |
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AI, ML, DL, Computer vison, NLP, Transformers, Chatbots,
- DaPakistan
- Membro damar 2021
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Lingue
Pashtu, Urdu, Hindi, Inglese
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FAQ
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Lavori con dataset personalizzati o solo con quelli pubblici?
Lavoro esclusivamente con il tuo dataset personalizzato. Che tu abbia 200 immagini o 20.000, gestisco l'intera pipeline: annotazioni, guida, preprocessing, augmentation, training e valutazione. Se il tuo dataset necessita di pulizia o etichettatura, possiamo discuterne come opzione aggiuntiva.
In quale formato sarà il risultato finale?
Ricevi codice Python pulito, i pesi del modello addestrato (.pt / .h5 / ONNX), uno script di inferenza, un README con le istruzioni di setup e un breve video demo del modello che funziona sui dati di test. Tutto è confezionato in modo che tu possa eseguirlo subito.
Puoi distribuire il modello in modo che funzioni su un sito web o un'app mobile?
Sì. Posso avvolgere il modello in un endpoint REST FastAPI, containerizzarlo con Docker e distribuirlo su AWS o Hugging Face Spaces. Per mobile, converto i modelli in TensorFlow Lite per inferenza su dispositivo Android. Ho già fatto questo con le mie app pubblicate sul Play Store.
Il mio dataset è molto piccolo. Puoi comunque ottenere buoni risultati?
I dataset piccoli sono una mia specialità. Uso transfer learning da modelli pre-addestrati su ImageNet, strategie aggressive di augmentation e tecniche di bilanciamento delle classi che migliorano drasticamente le prestazioni con dati limitati. Sarò onesto se il dataset è davvero troppo piccolo per produrre risultati.
Fornite assistenza dopo il parto?
Sì — offro 7 giorni di supporto post-consegna per problemi di setup, correzioni di bug e domande di chiarimento senza costi aggiuntivi. Sono disponibili pacchetti di supporto estesi come extra del servizio.

