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Creerò una soluzione completa di AI per la computer vision con API e integrazione cloud
Intern di elettronica e AI
Sono uno studente di Ingegneria Elettrica specializzato nell'intersezione tra hardware e intelligenza. Creo soluzioni end-to-end che portano l'AI ai margini.
Competenze:
Computer Vision: YOLO, U-Net...
Informazioni su questo servizio
Soluzione completa di Computer Vision AI: dai dati alla messa in produzione
Hai bisogno di un'AI pronta per la produzione? Offro una pipeline completa di Computer Vision, dalla preparazione del dataset al deployment su cloud. Che tu abbia bisogno di rilevamento oggetti o segmentazione a livello di pixel, fornisco soluzioni ad alte prestazioni.
Specializzazioni principali:
- Rilevamento oggetti: rilevamento rapido con YOLO (v8-v11) o Faster R-CNN.
- Segmentazione immagine: risultati pixel-perfect usando U-Net, DeepLabV3+ o Mask R-CNN (ideale per uso medico/industriale).
- Classificazione: architetture CNN personalizzate per una classificazione ad alta precisione.
Ciò che include:
- Preparazione dati: pulizia e annotazione (fino a 200 immagini).
- Ingegneria del modello: architetture SOTA tramite PyTorch/TensorFlow.
- Ottimizzazione: fine-tuning per alta precisione e bassa latenza.
- Deployment: hosting su cloud (AWS/GCP/Azure) e integrazione API.
- Consegna: codice sorgente ben documentato e guida tecnica.
Note importanti:
- Dataset: il prezzo base copre 200 immagini. set più grandi richiedono Gig Extras.
- Costi cloud: i clienti coprono i propri costi di hosting.
- Revisioni: include 1 revisione per il fine-tuning. modifiche strutturali dopo l'inizio dell'addestramento richiedono un supplemento.
- Contattami prima di ordinare per discutere del tuo progetto!
API:
Visione artificiale Microsoft AI
•
Google Cloud Vision API
Linguaggio di programmazione:
Python
•
MATLAB
•
SQL
•
Colab
•
MLflow
Framework:
Google ML Kit
•
SimpleCV
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
FAQ
Traduzione automatica.
Cosa ricevo alla fine del progetto?
Riceverai i pesi del modello completamente addestrato, il codice sorgente commentato (Python), la documentazione su come eseguirlo e—se scelto—l'endpoint API o l'ambiente distribuito su cloud pronto all'uso.
Puoi lavorare con il mio set di dati specifico?
Sì! Posso lavorare con immagini, video o stream live. Il mio pacchetto base include l'etichettatura fino a 200 immagini. Se hai un dataset più grande o hai bisogno di annotazioni video complesse, contattami per un preventivo personalizzato.
Chi copre i costi per il deployment su cloud?
Gestisco l'installazione tecnica e l'integrazione su piattaforme come AWS, GCP o Azure. Tuttavia, le spese ricorrenti di abbonamento o uso del cloud sono a carico del cliente. Posso consigliarti il livello più conveniente per il tuo progetto!
Qual è la differenza tra YOLO e U-Net/DeepLabV3?
YOLO è progettato per il rilevamento oggetti, dove disegni "bounding box" intorno agli oggetti per velocità e uso in tempo reale. U-Net e DeepLabV3+ sono per la segmentazione semantica, fornendo maschere pixel-perfect per compiti di alta precisione come imaging medico o analisi satellitare. Ti aiuterò a scegliere quello giusto.
