Costruirò pipeline di visione artificiale personalizzati usando yolo e mediapipe
Sviluppatore full stack
Informazioni su questo servizio
Porta l'automazione visiva intelligente direttamente nel tuo pipeline software.
Molti sviluppatori possono eseguire uno script di base da una webcam locale, ma costruire applicazioni di visione artificiale a bassa latenza e pronte per la produzione richiede un'architettura backend pulita e multi-threaded. Progetto modelli di AI visiva ad alte prestazioni ottimizzati per il tracciamento in tempo reale, il rilevamento di modelli personalizzati e le distribuzioni seamless edge-to-cloud.
Cosa posso costruire per te:
- Rilevamento e tracciamento di oggetti: pipeline YOLO personalizzate e ottimizzate per riconoscere e monitorare classi target specifiche, confini o zone di ingresso.
- Stima della posa umana e dei gesti: mappatura di punti di riferimento multi-persona leggera con MediaPipe per lingua dei segni, metriche sportive o avvisi sulla postura.
- Training di dataset personalizzati: pulizia di dataset specializzati, filtraggio di immagini con bounding-box e cicli di validazione del tracciamento.
- Ottimizzazione dello stream: elaborazione di frame OpenCV multi-threaded ottimizzata per prevenire lag sui telecamere IP aziendali.
Il mio stack di visione:
- Tecnologie principali: Python, OpenCV, MediaPipe, YOLOv8/YOLOv11, PyTorch, TensorFlow, Docker
NOTA: Contattami prima di ordinare per discutere chiaramente il scope del progetto e la disponibilità del dataset.
API:
Altro
Linguaggio di programmazione:
Python
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
•
tensorflow
•
CVAT
•
Colab
•
PyTorch
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
Il mio portfolio
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FAQ
Traduzione automatica.
Il tuo account è nuovo. Perché dovrei assumerti?
Sono nuovo su Fiverr, ma non nel settore dell'ingegneria. Ho oltre 2 anni di esperienza professionale come ingegnere backend, costruendo architetture di livello produzione. Ho creato questo profilo per raggiungere clienti globali, offrendo ingegneria di livello senior a tariffe di ingresso.
Devo fornire un dataset completamente etichettato?
Se hai clip video o immagini grezze, posso aiutarti a progettare una pipeline di preprocessing automatizzata per strutturarli. Per il training di modelli personalizzati completi (Standard/Premium), è ideale avere annotazioni di bounding box grezze o cartelle chiare ordinate per classe. Contattami per verificare i tuoi asset.
Può funzionare su un computer normale o su un server web?
Sì. Focalizzandomi su framework leggeri come MediaPipe e configurazioni YOLO ottimizzate, le tue pipeline di modelli personalizzati possono funzionare senza problemi su CPU consumer standard o istanze di server cloud a basso costo, senza richiedere array GPU di livello enterprise.
Ottengo la piena proprietà del codice?
Assolutamente. Ricevi il 100% della proprietà dello script pulito, completamente documentato o del Jupyter Notebook (.py o .ipynb). Non nascondo, cripto o maschero il mio lavoro dietro paywall di software di terze parti. Tutto ciò che creo per il tuo pipeline è completamente tuo.

