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Ich erstelle ein CV-Modell für Bildsegmentierung mit pytorch
Data Scientist und ML-Ingenieur, der produktionsreife KI- und Deep-Learning-Systeme baut
Ich entwickle produktionsreife ML/DL-Systeme — keine Prototypen oder Demos.
Forschungsassistent bei MBZUAI (VAE): KI-Krebszellenerkennung mit CellViT++ Deep Learning auf Histopathologie-Daten.
Geliefe...
Über diesen Service
Die meisten Freelancer im Bereich Computer Vision liefern dir ein Notebook, das auf ihrem Rechner funktioniert. Ich liefere dir eine Produktionspipeline, die auf deinem funktioniert.
Ich bin Forschungsassistent an der Punjab University Lahore, wo ich ein Krebszellenerkennungssystem auf Histopathologieslides mit CellViT++ und Deep Learning entwickelt habe. Manuskript in Vorbereitung für die Einreichung bei einer Zeitschrift.
WAS ICH FÜR DICH ERSTELLEN KANN
Bildklassifikation und Objekterkennung
Bildsegmentierung (U-Net, SegFormer)
Medizinische Bildanalyse (Histopathologie, Röntgen, MRT, CT)
Zellenerkennung und Zählpipelines
Grad-CAM Erklärungsvisualisierungen
FastAPI Deployment + Docker-Containerisierung
TECH STACK
PyTorch · OpenCV · U-Net · SegFormer
CellViT++ · YOLO · FastAPI · Docker
Streamlit · albumentations · MONAI
WIE MAN ANFÄNGT
Sende mir eine Nachricht mit:
1. Deinen Bildern oder Dataset
2. Was erkannt oder segmentiert werden soll
3. Deiner Frist
Ich empfehle dir vor deiner Bestellung das passende Paket.
Medizinische Bildgebung und Forschungszusammenarbeit sind willkommen.
APIs:
Andere
Programmiersprache:
Python
•
R
•
MATLAB
•
SQL
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
tensorflow
•
MLflow
•
PyTorch
Frameworks:
scikit-learn
•
SimpleCV
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Warum benutzt du nicht einfach ein kostenloses Modell von Hugging Face?
Vorgefertigte Modelle benötigen Feinabstimmung auf deine Daten, Bewertung deiner Klassen und eine einsatzfähige API. Ich kümmere mich um die komplette Pipeline — Training, Metriken und FastAPI-Endpunkt. Dafür zahlst du, nicht für das Basismodell.
Hast du Erfahrung mit medizinischen oder wissenschaftlichen Bildern?
Ja. Ich habe als Forschungsassistent gearbeitet und ein Krebszellenerkennungssystem auf Histopathologieslides mit CellViT++ entwickelt. Manuskript in Vorbereitung. Ich wende die gleiche forschungsbasierte Methodik bei jedem Projekt an.
Was genau erhalte ich bei der Lieferung?
Modellgewichte, vollständiger Quellcode, Leistungbericht (IoU/Dice/AUC), README und Grad-CAM Visualisierungen. Standard- und Premium-Versionen beinhalten FastAPI-Endpunkt. Enterprise-Versionen fügen Docker und Cloud-Deployment hinzu. Keine Black Boxes.
Ich habe kein gelabeltes Dataset — kannst du trotzdem helfen?
Ja. Ich kann ein geeignetes öffentliches Dataset beschaffen und es durch Transfer Learning anpassen. Wenn deine Daten einzigartig sind, berate ich dich bei der Labeling-Strategie und baue um das, was du bereitstellst. Kontaktiere mich zuerst, um den Ansatz zu bestätigen.
Was, wenn das Modell nicht gut genug funktioniert?
Ich lege die Zielmetrik schriftlich fest, bevor wir starten. Revisionen sind in jedem Paket enthalten, um Feinabstimmung und Anpassungen vorzunehmen. Wenn deine Daten das Ziel nicht unterstützen, sage ich dir das während der Scope-Phase — nicht nach der Lieferung.
