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Costruirò soluzioni di computer vision con yolo, CNN e opencv
Rokibul
Informazioni su questo servizio
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Hai difficoltà a trasformare immagini o video grezzi in un sistema AI funzionante? Creo soluzioni di computer vision personalizzate che vengono effettivamente implementate, non solo demo su notebook.
Sono specializzato in rilevamento oggetti, segmentazione delle immagini e tracciamento usando YOLO, architetture CNN e OpenCV. Il mio lavoro include il fine-tuning di modelli su dataset personalizzati, l'ottimizzazione della precisione tramite data augmentation e scelta dell'architettura, e l'imballaggio dei risultati in un'API utilizzabile, non solo un file modello di cui non sai cosa fare.
Recentemente ho lavorato sul fine-tuning di YOLOv8 per il rilevamento di oggetti nel mondo reale, sulla creazione di modelli di segmentazione auto-supervisionati per immagini mediche, e sullo sviluppo di sistemi di rilevamento di oggetti ispirati al cervello combinando backbone CNN con meccanismi di attenzione.
Ciò che ottieni:
Modello addestrato su misura sul tuo dataset (non una demo pre-addestrata generica)
Metriche di valutazione chiare (accuratezza, mAP, F1) per verificare che funzioni davvero
Codice pulito, documentato in Python, PyTorch, OpenCV
Implementazione opzionale con FastAPI per rendere il modello utilizzabile, non solo addestrato
Lavoro end-to-end: preprocessing dei dati, addestramento del modello, valutazione e deployment. Che tu abbia bisogno di un prototipo rapido o di una pipeline pronta per la produzione.
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Rokibul
AI,ML Engineer
- DaBangladesh
- Membro dalug 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Inglese, Hindi
AI/ML Engineer specializing in computer vision, LLM/VLM fine-tuning, and RAG systems. Experience fine-tuning OpenVLA, SmolVLA, and BanglishBERT; building CNN-based segmentation/detection pipelines; and developing agentic AI workflows with LangGraph and MCP. Comfortable across the full pipeline — data processing, training, evaluation, deployment (FastAPI/Django). Native Bangla speaker, strong edge in code-mixed NLP. CSE graduate (AI/ML concentration), researching robotic scene understanding. Reliable communication, clean code, and real problem-solving.
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Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Che tipo di dataset devo fornire?
Qualsiasi immagine/video etichettato o non etichettato rilevante per il tuo caso d'uso. Se i tuoi dati non sono ancora etichettati, posso aiutarti con la guida all'annotazione o usare modelli pre-addestrati come punto di partenza — condividi ciò che hai e ti consiglierò il miglior approccio.
Puoi lavorare con un dataset piccolo?
Sì. Uso tecniche come data augmentation, transfer learning e fine-tuning di modelli pre-addestrati (YOLOv8, backbone CNN) per ottenere risultati robusti anche con dati limitati — questa è una pratica comune nei progetti di CV reali.
Ottengo il codice sorgente e il modello addestrato?
Sì, tutti i livelli includono il file del modello addestrato e codice pulito e documentato. I livelli superiori includono anche script di deployment e un rapporto tecnico che spiega l'architettura e i risultati.
E se il mio caso d’uso non si adatta ai pacchetti standard?
Nessun problema — contattami con le tue esigenze prima di ordinare. Preparerò un'offerta personalizzata se il tuo progetto richiede qualcosa oltre i pacchetti elencati (ad esempio tracking basato su video, inferenza in tempo reale o pipeline multi-modello).
Come fai a garantire che il modello funzioni davvero, non solo si addestri?
Ogni consegna include un rapporto di valutazione con metriche reali (accuratezza, mAP, F1-score, matrice di confusione se rilevante) così puoi verificare le prestazioni prima di deployare — non fidarti solo delle mie parole.
Puoi distribuire il modello per me?
Sì, i livelli Standard e Premium includono un deployment FastAPI, così il modello è richiamabile tramite un endpoint API, non solo un file grezzo. Fammi sapere la tua preferenza di hosting e ti consiglierò sull'integrazione.
