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Costruirò modelli di computer vision e rilevamento oggetti yolo
Ingegnere AI per computer vision e AI generativa
Sono un esperto AI Engineer e Python Developer, specializzato nella progettazione di soluzioni AI scalabili e end-to-end. Colma il divario tra Computer Vision e Generative AI.
Competenze principali:
...
Informazioni su questo servizio
Hai problemi con errori di tracciamento o vuoi mettere in funzione un modello di AI stabile? La maggior parte degli script di computer vision si rompe sotto condizioni di illuminazione reali, con bersagli in movimento o occlusioni. Progetto pipeline YOLO di livello produzione e sistemi di riconoscimento facciale progettati per affidabilità nel mondo reale.
Cosa posso creare per te
- Rilevamento oggetti personalizzato: Addestramento di precisione in tutto l'ecosistema YOLO (YOLOv8, v9, v10, v11, ecc.) per identificare difetti, veicoli, inventario o DPI.
- Tracking multi-oggetto: Conteggio senza glitch e analisi delle traiettorie usando DeepSORT, ByteTrack o NorFair.
- Riconoscimento facciale: Sistemi di controllo accessi e presenze sicuri usando InsightFace o FaceNet con rilevamento di anti-spoofing e vivacità.
- Pipeline di inferenza: Script Python ottimizzati per webcam, video o stream RTSP.
Cosa ricevi
- Valutazione dei dati: Verifica delle etichette per evitare overfitting.
- Metriche di performance: Matrici di confusione e grafici mAP.
- Codice pulito: Script Python modulari e documentati.
Contattami PRIMA di ordinare per rivedere il tuo dataset e le tue esigenze!
API:
Altro
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
•
Colab
•
MLflow
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
•
tensorflow
•
CVAT
•
Colab
•
PyTorch
Framework:
Scikit-learn
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keras
•
PyTorch
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Panda
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Altro
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Devo fornire il dataset?
Ideale, sì. Se non hai immagini, posso aiutarti a raccoglierle e annotarle con un costo extra (contattami prima).
Può funzionare sul mio laptop/CCTV?
Sì! Ottimizzo i modelli (usando YOLO-Nano o versioni Small) per funzionare senza problemi su CPU standard o anche su dispositivi Raspberry Pi/Jetson.
Quale versione di YOLO userai per il mio progetto?
Lavoro con tutto l'ecosistema YOLO (YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, YOLO11, ecc.). Sceglierò la versione migliore in base alle tue esigenze specifiche, bilanciando velocità di esecuzione (FPS) e precisione di rilevamento (mAP).
In quali formati dovrebbe essere il mio dataset per l'addestramento personalizzato di YOLO?
Lavoro con tutti i formati standard, tra cui formato testo YOLO, COCO JSON, Pascal VOC XML o immagini raw senza etichette. Se i tuoi dati non sono ancora etichettati, scrivimi e possiamo organizzare un'annotazione personalizzata.
I tuoi sistemi possono funzionare su hardware edge come Raspberry Pi o Jetson Nano?
Sì. Posso ottimizzare e convertire i modelli YOLO addestrati in formati leggeri come ONNX, TensorRT o OpenVINO per garantire massimi FPS e prestazioni fluide su dispositivi edge a basso consumo.
Come fai a evitare che i sistemi di riconoscimento facciale siano ingannati dalle foto?
Integro sistemi di rilevamento di vivacità basati su software usando analisi della texture e filtraggio di profondità. Questo previene gli attacchi di anti-spoofing, permettendo al sistema di distinguere tra un volto umano reale e uno digitale o stampato.
Ottengo il codice sorgente completo e i diritti commerciali?
Assolutamente sì. Una volta completato l'ordine, ricevi la piena proprietà commerciale del codice sorgente Python pulito e modulare, insieme ai file dei pesi del modello addestrato (.pt, .onnx, ecc.).
