Costruirò un modello di deep learning per classificazione o rilevamento di immagini

Costruisco modelli di deep learning andando oltre il machine learning di base, lavorando con reti neurali su dati complessi e ad alta dimensionalità come le immagini.

Progetto recente: ho addestrato un modello di rilevamento di malattie delle piante su oltre 87.000 immagini di foglie reali (dataset PlantVillage), usando ResNet50 combinato con un meccanismo di attenzione CBAM per migliorare la precisione. Ho anche progettato l'architettura per estenderla al rilevamento di oggetti basato su YOLOv8 per usi in tempo reale futuri.

Ciò che posso costruire per te:

- Classificazione di immagini (qualità del prodotto, imaging medico/agricolo, rilevamento difetti)

- Rilevamento di oggetti (basato su YOLO)

- Transfer learning su architetture preaddestrate (ResNet, EfficientNet, ecc.)

- Progettazione e training di reti neurali personalizzate

- Preprocessing e pipeline di augmentation delle immagini

- Valutazione del modello con report di accuratezza/precisione/ricordo

Tech: PyTorch, TensorFlow, OpenCV, ResNet, attenzione CBAM, YOLOv8, Keras

Perché lavorare con me: esperienza pratica di stage in deep learning (TechSaksham, supportato da Microsoft e SAP). Addestro su dataset reali di grandi dimensioni e uso tecniche moderne come meccanismi di attenzione, non solo CNN di base.

Scrivimi con il tuo dataset e il caso d'uso prima di ordinare.