Mi occuperò di visione artificiale, elaborazione di immagini, opencv e deep learning in Python
Sviluppatore di Machine Learning, Computer Vision e Python, PyTorch, YOLO, OpenCV
Informazioni su questo servizio
Stai cercando soluzioni di Computer Vision e Deep Learning ad alte prestazioni per il tuo progetto o business?
Sono un ingegnere AI specializzato nello sviluppo di applicazioni di Computer Vision personalizzate utilizzando framework all'avanguardia. Non mi limito ad addestrare modelli; consegno applicazioni end-to-end integrate con interfacce web moderne come Streamlit o Gradio, così puoi caricare i tuoi file e vedere i risultati istantaneamente.
Ciò che offro:
- Rilevamento e tracciamento di oggetti personalizzati: Implementazione di architetture YOLO all'avanguardia per il tracciamento di veicoli, sistemi di conteggio e pipeline di rilevamento di oggetti personalizzati.
- Elaborazione e strumenti essenziali per le immagini: Filtraggio avanzato delle immagini, mascherature, manipolazioni strutturali e strumenti di disegno usando OpenCV.
- Estrazione intelligente di testo (OCR): Estrazione di dati strutturati da immagini o documenti usando librerie avanzate di riconoscimento del testo (EasyOCR / PyTesseract).
- Modelli di Deep Learning personalizzati: Pipeline di classificazione multi-classe usando reti neurali convoluzionali robuste (CNN) in TensorFlow e Keras.
Il mio stack tecnologico:
Python, OpenCV, Ultralytics YOLO, TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Jupyter Notebook, Gradio, Streamlit.
Contattami prima di ordinare per discutere del tuo progetto.
API:
Google Cloud Vision API
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Altro
Linguaggio di programmazione:
Python
Strumenti:
Quaderno jupyter
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opencv
•
tensorflow
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Excel
•
Colab
•
PyTorch
Framework:
Scikit-learn
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keras
•
PyTorch
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FAQ
Traduzione automatica.
Quali formati di dataset accetti?
Accetto dataset formattati per YOLO, cartelle standard di immagini strutturate, file video grezzi o link cloud. Posso gestire l'intera pipeline di preprocessing e annotazione per te.
Come faccio a eseguire l'applicazione AI finale?
Incollerò la tua soluzione all’interno di un progetto Python pulito con un file requirements.txt, completo di uno script per l'interfaccia web Gradio o Streamlit, così potrai lanciarlo localmente con un singolo comando nel terminale.

