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Costruirò modelli personalizzati di computer vision, rilevamento oggetti e riconoscimento facciale
Ingegnere di Machine Learning
Ciao! Sono Shyam, un Ingegnere di Machine Learning specializzato in AI, Computer Vision, NLP e Generative AI. Costruisco soluzioni AI pratiche tra cui modelli ML, sistemi di visione artificiale, appli...
Informazioni su questo servizio
Cerchi un Ingegnere di Computer Vision per sviluppare modelli personalizzati di rilevamento oggetti, sistemi di riconoscimento facciale o analisi video in tempo reale? Sei nel posto giusto!
Sono specializzato nella creazione di soluzioni di computer vision end-to-end usando PyTorch, OpenCV, YOLOv8 e indicizzazione tramite ricerca vettoriale. Che tu abbia bisogno di rilevamento di punti chiave personalizzati, monitoraggio CCTV multi-camera o classificazione di immagini ad alta precisione, fornisco soluzioni ottimizzate e pronte per la produzione.
Ciò che offro:
- Rilevamento oggetti e tracciamento punti chiave: Addestramento di modelli personalizzati YOLOv8/PyTorch per oggetti, punti chiave e trascrizione visiva precisa.
- Riconoscimento facciale e sorveglianza: Pipeline di matching identità sotto i 100ms usando embedding di Hugging Face (FaceNet) + ricerca vettoriale FAISS.
- Analisi video in tempo reale: Elaborazione di stream CCTV multi-camera (oltre 25 FPS), ottimizzazione di frame-drop e motori di allerta automatici (SMS/Email).
- Modelli ibridi di deep learning: Vision Transformers (Swin Transformer), CNN, estrazione di caratteristiche e rilevamento di anomalie zero-shot.
- Integrazione completa di CV: Applicazioni web Flask, containerizzazione con Docker e deployment su cloud.
Perché scegliermi?
- Esperienza comprovata nel campo: Ho progettato sistemi di sorveglianza AI che gestiscono più CCT
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FAQ
Traduzione automatica.
Puoi addestrare YOLOv8 sul mio dataset personalizzato?
Sì! Posso annotare o processare il tuo dataset, addestrare un modello YOLOv8 personalizzato per rilevamento oggetti o punti chiave e valutare le prestazioni (mAP, recall, precision).
Quanto è veloce il sistema di riconoscimento facciale / matching identità?
Integrando embedding di caratteristiche profonde con indicizzazione vettoriale FAISS, il matching avviene in meno di 100ms su oltre 500 profili registrati senza lag negli stream video.
Il tuo sistema può gestire stream CCTV live o multi-camera?
Sì. Costruisco pipeline di elaborazione video in tempo reale con OpenCV che processano stream multipli a oltre 25 FPS senza perdita di frame.
Riceverò i pesi completi del modello e il codice sorgente?
Assolutamente sì. Otterrai il codice sorgente Python completo, i file dei pesi del modello (.pt, .onnx o .h5), le istruzioni di setup e una documentazione chiara.
