Ich werde Computer Vision, Objekterkennung, yolo, opencv Projekte durchführen

Ich führe eine Machbarkeitsbewertung mit Beispiel-Daten durch, um mAP, Genauigkeit und FPS-Benchmarks zu erstellen. Jedes Computer Vision Modell wird vor der Lieferung rigoros getestet und für niedrige Latenz optimiert, damit dein Vision-System die Anforderungen der Produktion in der realen Welt erfüllt.

Ich entwickle Computer Vision Anwendungen mit Python, PyTorch, TensorFlow und OpenCV. Für Optimierung und Deployment verwende ich ONNX, TensorRT und Docker. So läuft dein Vision-Pipeline mit hoher Genauigkeit und niedriger Latenz sowohl in der Cloud als auch am Edge.

Du kannst eigene Bilder oder Videos liefern, oder ich helfe bei der Sammlung und Annotation des Datensatzes mit Tools wie Roboflow. Falls du keine Daten hast, können wir auch relevante öffentliche Benchmark-Datensätze nutzen oder synthetische Daten speziell für dein Projekt generieren.

Ja. Du erhältst 100% Eigentum am sauberen, dokumentierten Python-Quellcode, den Installationsanleitungen und allen trainierten Modelgewichten (.pt, .onnx oder .engine Dateien), die sofort einsatzbereit sind.

Absolut. Ich verpacke Modelle in FastAPI-Mikrodienste, containerisiere sie mit Docker und erstelle Web-Interfaces mit Streamlit. Außerdem optimiere ich die Modell-Inferenz mit TensorRT und ONNX Runtime für Edge-Geräte wie NVIDIA Jetson oder Raspberry Pi.

Ja. Ich baue Multi-Threaded-Pipelines, die speziell für Echtzeit-RTSP-, Webcam- und IP-Kamera-Feeds optimiert sind, um hohe Bildraten (FPS) und niedrige Latenz mit GPU-Hardwarebeschleunigung zu gewährleisten.

Ja, schick mir bitte zuerst eine Nachricht! Computer Vision Projekte variieren in Datenqualität, Modellkomplexität und Hardware-Zielen. Ein kurzes Gespräch hilft uns, die technische Machbarkeit zu klären und das beste Paket oder Angebot für deine Bedürfnisse zu wählen.