Costruirò un modello personalizzato di segmentazione delle immagini con pytorch

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Saniya Khan
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build a custom image segmentation model with pytorch
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Informazioni su questo servizio

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Ho creato due sistemi di segmentazione che sono attivi proprio ora:


Rilevamento di tumori cerebrali su scansioni MRI con Attention UNet, miglioramento dell'76,6% dell'IoU rispetto al UNet standard

Rilevamento di aree alluvionali da immagini di droni usate per rispondere a disastri

Entrambi sono su HuggingFace come app interattive reali, non solo notebook.


Cosa consegnerò:

  • UNet personalizzato o Attention UNet addestrato sul tuo dataset
  • Mappe di calore Grad-CAM per mostrarti su cosa si concentra il modello
  • App web Streamlit che il tuo team può usare senza toccare codice
  • Codice sorgente pulito e documentato di cui hai pieno controllo


Lavoro con imaging medico, immagini satellitari, ispezioni industriali e dataset di CV generali.


Non sei sicuro che la segmentazione sia giusta per il tuo problema? Scrivimi prima, ti darò una risposta sincera.


Tech: PyTorch · OpenCV · Streamlit · HuggingFace · Python

  • Tipo di applicazione

    • Altro

  • Framework desktop

    • Altro

  • Tipo IA

    • Altro

  • Linguaggio di programmazione

    • Java
    • Python
    • PyTorch

  • Framework Web

    • Altro

  • Builder no e low-code

    • Altro

Scopri di più su Saniya Khan

Saniya Khan

Computer Vision and AI Engineer

  • DaPakistan
  • Membro dafeb 2024
  • Tempo di risposta medio9 ore

  • Lingue

    Inglese
I specialize in Computer Vision and Deep Learning using PyTorch. I build image segmentation systems, object detection models, and AI-powered web apps. ✅ Brain Tumor Segmentation (UNet, Attention UNet, Grad-CAM) ✅ Flood Area Segmentation (Drone Imagery) ✅ Streamlit Web Apps I deliver clean, well-documented code with fast turnaround. Let's build something amazing!

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