Ich entwickle ein benutzerdefiniertes Modell für Erkennung, Klassifikation und Segmentierung


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Du hast ein Problem mit Computer Vision, das eine echte Lösung braucht, kein kopierten Code aus Tutorials. Ich baue hochleistungsfähige KI-Systeme für Objekterkennung, Nachverfolgung, Klassifikation und Bildsegmentierung, die in realen Umgebungen funktionieren.
Ich bin ein PEC-registrierter Softwareingenieur (COMP/028521) mit praktischer Erfahrung in YOLO, OpenCV, PyTorch und TensorFlow. Ich habe ein Echtzeit-System zur Verkehrsverstöße-Erkennung entwickelt, das Helmerkennung, Gurtüberwachung, Tönung der Fensteranalyse und automatische Nummernschilderkennung (ANPR) auf Live-Mehrstream-Videos ausführt.
WAS ICH ERSTELLEN KANN
Benutzerdefinierte CNN / YOLO Objekterkennung
Bildklassifikation mit CNN, ResNet, EfficientNet
Echtzeit-Objektverfolgung mit ByteTrack & OC-SORT
Bildsegmentierung mit U-Net & Mask-RCNN
ANPR / Nummernschilderkennungssysteme
OCR-Pipelines für Dokumente und Ausweise
Gesichtserkennung und -erkennungssysteme
Videoanalyse und Überwachungs-KI
TensorFlow Lite Deployment für mobile/Edge-Geräte
FastAPI APIs für Echtzeit-Inferenz
Docker- und Cloud-Deployment (AWS, Hugging Face)
Streamlit Dashboards für Visualisierung
TECH STACK
Python | YOLO | OpenCV | PyTorch | TensorFlow | Keras
FastAPI | Docker | AWS |
Lerne M Ihtesham Khan kennen
AI, ML, DL, Computer vison, NLP, Transformers, Chatbots,
- AusPakistan
- Mitglied seitMärz 2021
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Paschtunische Sprache, Urdu, Hindi, Englisch
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FAQ
Automatische Übersetzung
Arbeitest du mit benutzerdefinierten Datensätzen oder nur mit öffentlichen?
Ich arbeite ausschließlich mit deinem benutzerdefinierten Datensatz. Egal, ob du 200 Bilder oder 20.000 hast, ich kümmere mich um den gesamten Ablauf: Annotation, Anleitung, Vorverarbeitung, Augmentation, Training und Bewertung. Wenn dein Datensatz gereinigt oder gelabelt werden muss, können wir das als Zusatz besprechen.
In welchem Format wird das endgültige Ergebnis vorliegen?
Du erhältst sauberen Python-Quellcode, die trainierten Modellgewichte (.pt / .h5 / ONNX), ein Inferenzskript, eine README mit Setup-Anleitung und ein kurzes Video-Demo, wie das Modell auf Testdaten funktioniert. Alles ist so verpackt, dass du es sofort ausführen kannst.
Kannst du das Modell so deployen, dass es auf einer Website oder in einer mobilen App läuft?
Ja. Ich kann das Modell in einen FastAPI REST-Endpunkt einbetten, mit Docker containerisieren und auf AWS oder Hugging Face Spaces deployen. Für mobile Geräte konvertiere ich Modelle zu TensorFlow Lite für die On-Device-Inferenz auf Android. Das habe ich bereits in meinen eigenen veröffentlichten Apps im Play Store gemacht.
Mein Datensatz ist sehr klein. Kannst du trotzdem gute Ergebnisse erzielen?
Kleine Datensätze sind meine Spezialität. Ich nutze Transfer Learning mit auf ImageNet vortrainierten Modellen, aggressive Augmentation-Strategien und Klassen-Ausgleichstechniken, die die Leistung bei begrenzten Daten deutlich verbessern. Ich werde ehrlich sein, wenn der Datensatz wirklich zu klein ist, um Ergebnisse zu liefern.
Bieten Sie Support nach der Lieferung?
Ja — Ich biete 7 Tage Support nach der Lieferung für Setup-Probleme, Bugfixes und Klärungsfragen ohne zusätzliche Kosten. Erweiterte Support-Pakete sind als Gig-Extra erhältlich.

