Ich erstelle tiefe Lern- und Computer-Vision-Modelle

Highlights meiner bisherigen Erfahrungen:

• ISRO-Praktikum: Entwicklung einer Satellitenbild-Segmentierungs-Pipeline, um Geländeabschnitte zu erkennen und zu klassifizieren, Verbesserung der Modellgenauigkeit durch Datenaugmentation und optimierte CNN-Architekturen.
• Einfochips-Praktikum: Aufbau eines Echtzeit-Objekterkennungsmodells mit YOLOv8 für Industriekomponenten, Integration von Live-Kamerafeeds zur Produktionsüberwachung.
• Akademische Projekte: Umsetzung der Handobjekt-Interaktions-Erkennung mit YOLOv11 und OpenCV, um zu bestimmen, ob eine Hand ein Objekt hält, durch Bewegungs- und Texturanalyse.

Services, die ich anbiete:

• Objekterkennung (YOLOv5/v8/v11, SSD usw.)
• Bildklassifikation mit CNNs / Transfer Learning
• Bildsegmentierung (binär oder Multi-Class)
• Frame-basierte Analyse (z.B. Hand hält Objekt-Erkennung)
• Datensatzvorverarbeitung, Annotation & Augmentation
• Modellevaluation und Feinabstimmung

Lieferumfang:

• Gut kommentierter Python-Code (.ipynb / .py)
• Trainierte Modelgewichte + Evaluationsbericht
• Visualisierung der Vorhersagen (Bounding Boxes / Masken)
• Einfache Anleitung zum Testen oder Wiederverwenden deines Modells

️ Tools, die ich verwende:

• YOLO (v5/v8/v11) · PyTorch · TensorFlow · Keras · OpenCV · LabelImg · Roboflow · Google Colab / Jupyter / Kaggle