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Costruirò un modello di computer vision per il rilevamento di oggetti o la classificazione delle immagini usando
Ingegnere AI ML
Costruisco soluzioni di AI e ML end-to-end, dalla definizione del problema al deployment in produzione.
Il mio lavoro comprende modelli ML personalizzati, app con LLM e pipeline multi-agente con RAG,...
Informazioni su questo servizio
Hai immagini che devono essere comprese automaticamente?
Se hai bisogno di rilevare e localizzare oggetti in tempo reale, classificare immagini in categorie o contare e tracciare elementi in un feed visivo, creo modelli di computer vision che funzionano su dati reali, non solo su benchmark.
Utilizzo architetture di deep learning tra cui YOLO, ResNet ed EfficientNet con transfer learning, così ottieni un'alta precisione anche con dati di addestramento limitati. Ho sviluppato sistemi di visione in settori come retail, produzione, documenti e riconoscimento generale di oggetti.
Ciò che ottieni:
- Modello di rilevamento o classificazione di oggetti addestrato
- Transfer learning da architetture comprovate
- Rapporto di valutazione con accuratezza, precisione, recall e mAP
- Esempi di output annotati che mostrano le previsioni su immagini reali
- Codice Python pulito con documentazione
- API opzionale e deployment
Inviami alcune immagini di esempio prima di ordinare e ti confermerò cosa è realizzabile.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
MLflow
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
•
tensorflow
•
MLflow
•
Colab
•
PyTorch
Framework:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
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FAQ
Traduzione automatica.
Quali formati di immagine accetti?
JPG, PNG, TIFF, BMP e la maggior parte dei formati standard. Se hai video e hai bisogno di rilevamento a livello di frame, posso gestirlo anche quello.
Devo fornire dati etichettati?
Per il rilevamento di oggetti sì, le immagini devono avere le annotazioni con bounding box. Se i tuoi dati non sono etichettati, posso guidarti sugli strumenti di annotazione gratuiti migliori e sul formato da usare.
Quante immagini servono?
Con transfer learning, alcune centinaia di immagini per classe sono spesso sufficienti per ottenere buoni risultati. Ti dirò onestamente se il tuo dataset ha bisogno di più dati prima dell'addestramento.
Il modello funzionerà sul mio hardware?
Dipende dalla tua configurazione. Posso ottimizzare il modello usando quantizzazione o esportandolo in ONNX, così funziona in modo efficiente su CPU se non hai una GPU disponibile.
Puoi rilevare più tipi di oggetti contemporaneamente?
Sì. Il rilevamento e la classificazione multi-classe sono completamente supportati. Basta dirmi tutte le categorie di cui hai bisogno durante la fase di requisiti.
