Costruirò modelli di deep learning e computer vision

Highlights dell'esperienza passata:

• Stage presso ISRO: Sviluppato una pipeline di segmentazione delle immagini satellitari per identificare e classificare le aree di terreno, migliorando la precisione del modello tramite data augmentation e architetture CNN ottimizzate.
• Stage presso Einfochips: Creato un modello di rilevamento oggetti in tempo reale usando YOLOv8 per componenti industriali, integrando feed di telecamere live per il monitoraggio della produzione.
• Progetti accademici: Implementato rilevamento di interazioni mano-oggetto usando YOLOv11 e OpenCV per determinare se una mano sta tenendo un oggetto, sfruttando analisi di movimento e texture.

Servizi che offro:

• Rilevamento oggetti (YOLOv5/v8/v11, SSD, ecc.)
• Classificazione delle immagini con CNN / Transfer Learning
• Segmentazione delle immagini (binaria o multi-classe)
• Analisi basata sui frame (ad esempio, rilevamento di mano che tiene un oggetto)
• Preprocessing del dataset, annotazione e augmentation
• Valutazione e ottimizzazione del modello

Output include:

• Codice Python ben commentato (.ipynb / .py)
• Pesi del modello addestrato + rapporto di valutazione
• Visualizzazioni delle previsioni (bounding box / maschere)
• Guida semplice per testare o riutilizzare il tuo modello

️ Strumenti che uso:

• YOLO (v5/v8/v11) · PyTorch · TensorFlow · Keras · OpenCV · LabelImg · Roboflow · Google Colab / Jupyter / Kaggle