Costruirò una pipeline CV per il rilevamento di oggetti o classificazione di immagini usando pytorch

Hai bisogno di un modello di computer vision che funzioni davvero nel tuo ambiente, non solo una demo su notebook?

Costruisco pipeline di computer vision end-to-end usando PyTorch, OpenCV e architetture all’avanguardia come YOLO, ResNet, VGG16 e Vision Transformers. Che tu voglia rilevare oggetti in tempo reale, classificare immagini, segmentare regioni o estrarre testo, ti consegno una soluzione pulita e pronta per il deploy.

Ciò che posso costruire:

• Rilevamento oggetti (YOLOv8/v11, Faster R-CNN)
• Classificazione immagini (ResNet50, VGG16, EfficientNet)
• Segmentazione immagini (semantica e di istanza)
• OCR e estrazione testo da documenti
• Analisi di immagini mediche
• Training di dataset personalizzati + fine-tuning
• Endpoint di inferenza FastAPI per il tuo modello

Usi più comuni: Rilevamento difetti in produzione, diagnosi di immagini mediche, riconoscimento facciale/oggetti, monitoraggio scaffali retail, digitalizzazione documenti, analisi di telecamere di sicurezza.

Perché scegliermi? Ho costruito e distribuito un sistema di rilevamento tumori cerebrali usando VGG16 e ResNet50 con backend FastAPI e container Docker, un vero progetto di imaging medico end-to-end. Contattami con il tuo dataset e il caso d’uso prima di ordinare.