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Ich werde individuelle Computer Vision und Objekterkennung in Python erstellen
Experte für technischen Support und Cybersicherheit
Hallo, ich bin Nosa. Vielen Dank für Ihren Besuch auf meinem Profil! Ich bin Elektro- und Elektronikingenieurin mit einem besonderen Fokus auf Cybersicherheit. Seit vier Jahren biete ich technischen S...
Level 1
Hat bestimmte Leistungskriterien erfüllt und zeigt großes Potenzial auf dem Marktplatz.
Über diesen Service
Brauchst du einen Computer Vision Entwickler, der das Ganze wirklich bauen kann, nicht nur über Modelle spricht?
Ich arbeite an praktischen Python-basierten Computer Vision Systemen für Bilder, Videos und Live-Streams. Mein Hintergrund umfasst Objekterkennung, Klassifikation, Segmentierung, Anomalieerkennung und geometriebasierte Visualisierung. Zu meinen aktuellen Projekten auf GitHub gehören DETR Objekterkennung, SAM Segmentierung, Kennzeichen-Erkennung, CCTV Anomalieerkennung, CCTV Bedrohungs-Objektklassifikation, Luftbild-Objekterkennung, ViT Bildklassifikation und 3D Bounding Box Overlay-Projekte.
Ich kann bei folgendem helfen:
- individuelle Objekterkennung für dein Dataset
- Bilderklassifikation und Modell-Feinabstimmung
- Segmentierung und Masken-basierte Workflows
- Objektverfolgung, Zählung und Ereignis-Logik
- OpenCV Pipelines für Vor- und Nachbearbeitung
- Inference-Skripte, APIs und Deployment-Unterstützung
Ich arbeite hauptsächlich mit Python, OpenCV, PyTorch, TensorFlow und Ultralytics YOLO. Ich zwinge kein Modell auf, nur weil es schick klingt. Ich wähle das, was am besten zu den Daten, dem Zeitrahmen und dem Einsatzort passt.
Geeignet für:
- Sicherheits- und CCTV-Analysen
- Industrielle Inspektion
- Dokumenten- und Szenenerkennung
- Einzelhandelszählung
- Forschungsprototypen
Sende mir zuerst Beispiel-Daten
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Arten von Projekten nimmst du an?
Objekterkennung, Klassifikation, Segmentierung, Verfolgung, Zählung, Anomalieerkennung, OCR-verbundene Vision Pipelines, OpenCV-Tools, Forschungsprototypen und Deployment-Unterstützung.
Kannst du auf meinem eigenen Datensatz trainieren?
Ja, wenn die Daten richtig gelabelt sind oder du die Zielklassen bereits kennst. Falls die Labels unordentlich sind, sage ich dir das vor Beginn.
Arbeitest du nur mit YOLO?
Nein. Ich benutze YOLO viel, weil es praktisch ist, aber ich arbeite auch mit PyTorch, TensorFlow, DETR, SAM und OpenCV-basierten Pipelines.
Wirst du den Quellcode bereitstellen?
Ja, für Standard und Premium. Für Basic hängt es vom Umfang ab, aber meistens ja für Skripte und Notebooks.
Können Sie das Modell bereitstellen?
Ja. Ich kann bei APIs, lokaler Deployment und Übergabe helfen. Vollständiges Produktions-Deployment braucht vor der Bestellung einen klaren Umfang.
