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Addestrerò modelli personalizzati di classificazione immagini CNN in pytorch o tensorflow
Sviluppatore di Computer Vision YOLO, OpenCV, PyTorch, TensorFlow
Sono un ingegnere di Computer Vision e AI specializzato in Machine Learning, Deep Learning, OpenCV, YOLO, PyTorch e TensorFlow. Sviluppo soluzioni intelligenti per il rilevamento oggetti, classificazi...
Informazioni su questo servizio
Hai bisogno di un modello di classificazione delle immagini che funzioni con immagini nuove e non viste prima? Costruisco, addestro e ottimizzo classificatori CNN e transfer-learning in PyTorch o TensorFlow sul tuo dataset, e ti mostro le prove: accuratezza, F1 e una matrice di confusione.
COSA COSTRUISCO
- Classificazione di immagini binaria, multi-classe e multi-etichetta
- Transfer learning (ResNet, EfficientNet, MobileNet) o CNN personalizzate
- Soluzioni per overfitting, squilibrio delle classi e bassa accuratezza
- heatmap Grad-CAM che mostrano cosa guarda il modello
- Deployment: demo Gradio, FastAPI, esportazione ONNX / TFLite
COSA OTTIENI
- File del modello addestrato + codice Python pulito e commentato
- Report: accuratezza, precisione, recall, F1, matrice di confusione
- Script di inferenza per classificare nuove immagini con un solo comando
COME FUNZIONA: tu invii le tue immagini e il tuo obiettivo, io pulisco e divido i dati, addestro, ottimizzo e valuto, poi consegno i risultati e fornisco supporto.
TECH STACK: Python, PyTorch, TensorFlow, Keras, scikit-learn, torchvision, Google Colab
Hai bisogno di object detection o tracking invece? Dai un'occhiata al mio gig YOLO. Scrivimi prima di ordinare con le tue classi e il numero di immagini, e ti consiglierò il pacchetto più adatto.
FAQ
Traduzione automatica.
Puoi addestrare un modello di classificazione immagini personalizzato con le mie immagini?
Sì. Inviami le tue immagini etichettate (una cartella per classe, o un CSV con le etichette). Addestro un modello CNN o di transfer learning in PyTorch o TensorFlow, lo valuto e ti consegno il modello, il codice e un report di accuratezza.
Quante immagini servono per la classificazione immagini?
Dipende dal compito. Con transfer learning e augmentation, spesso bastano alcune centinaia di immagini per classe, e più dati di solito aiutano. Mandami un esempio e ti dirò sinceramente cosa aspettarti.
Devo usare un CNN personalizzato o transfer learning?
Per la maggior parte dei dataset piccoli e medi, il transfer learning (ResNet, EfficientNet, MobileNet) è più veloce e più preciso. Scelgo l’approccio dopo un rapido test sui tuoi dati e confronto le opzioni nel pacchetto Standard.
Il mio modello overfitta o ha bassa accuratezza. Puoi sistemarlo?
Sì. Controllo la qualità dei dati, il bilanciamento delle classi e le perdite di dati, poi applico augmentation, regolarizzazione, backbone più robusti e tuning. Condividi il codice e il dataset e ti mostrerò le metriche prima e dopo.
Cos’è Grad-CAM e lo otterrò?
Le heatmap Grad-CAM mostrano quali regioni dell’immagine influenzano ogni previsione, aiutandoti a fidarti e a debugare il modello. Sono incluse nei pacchetti Standard e Premium.
Il modello può funzionare su mobile, web o tramite API?
Sì. Il pacchetto Premium include un’app demo Gradio, un endpoint FastAPI e esportazioni ONNX o TFLite per dispositivi mobili e edge. Altri pacchetti possono aggiungere queste opzioni come extra.
Quali framework e strumenti utilizzi?
Python con PyTorch (torchvision), TensorFlow/Keras, scikit-learn e Google Colab. Dimmi il framework che preferisci e lo userò.
Posso usare il modello addestrato in un prodotto commerciale?
Ricevi tutto il codice e il modello addestrato per il tuo progetto. Alcuni pesi preaddestrati hanno licenze proprie, quindi dimmi se il tuo uso è commerciale e sceglierò backbone adatti.
Fornisci valutazione del modello e analisi delle performance?
Sì. A seconda del pacchetto, posso fornire risultati di training/validazione, metriche di performance, analisi di valutazione e risultati di test/inferenza.
