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Ich werde ein Computer-Vision-Modell für dein benutzerdefiniertes Dataset feinabstimmen
Computer-Vision-Ingenieur
Ich bin Computer Vision Engineer. Ich habe meinen PhD an der University of Texas at Dallas abgeschlossen. Mein Interessensgebiet liegt in Multimodal Interaction, Computer Vision und Bildverarbeitung.
Über diesen Service
Ich werde ein vortrainiertes Computer-Vision-Modell auf deinem benutzerdefinierten Dataset feinabstimmen, um
deine spezifische Aufgabe wie Objekterkennung, Bildklassifikation, Segmentierung oder
Anomalieerkennung zu lösen.
Ich habe einen PhD in Computer Vision und 5 Jahre Erfahrung bei Samsung Research America, wo ich
Modelle auf realen, chaotischen Datensätzen aus verschiedenen Bereichen trainiert und feinabgestimmt habe.
Was ich liefere:
Feinabgestimmte Modelgewichte, bereit für die Inferenz
Sauberes Inferenz-Skript, das du sofort ausführen kannst
Evaluationsbericht mit Genauigkeit, Präzision, Recall und Verwirrungsmatrix (Standard+)
FastAPI-Endpunkt (Premium)
Vollständige Modelldokumentation (Standard+)
Was ich von dir brauche:
- Dein gelabeltes Dataset (Bilder + Anmerkungen)
- Beschreibung deiner Aufgabe und was Erfolg bedeutet
Schreib mir vor der Bestellung, um dein Dataset und deine Anforderungen zu besprechen.
Programmiersprache:
Python
•
MATLAB
Tools:
opencv
•
PyTorch
Frameworks:
PyTorch
FAQ
Automatische Übersetzung
Welches Datenformat benötigst du?
Bei Klassifikation: Bilder, die in Ordnern nach Klasse organisiert sind. Für Erkennung/Segmentierung: COCO- oder YOLO-Format bevorzugt. Wenn deine Daten in einem anderen Format vorliegen, schreib mir zuerst, und ich berate dich gern.
Was, wenn mein Dataset sehr klein ist (weniger als 500 Bilder)?
Kleine Datasets sind für Feinabstimmung kein Problem – ich nutze Datenaugmentation und Transfer-Learning-Techniken, um die Leistung zu maximieren. Schreib mir mit Details, bevor du bestellst.
