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Ich werde eine benutzerdefinierte Objekterkennung für Edge AI erstellen
Brasilien
Computer Vision Edge AI Ingenieur
Über diesen Service
Ich entwickle fertigungsreife Objekterkennungsmodelle, die auf deinen Datensatz und deine Einsatzumgebung zugeschnitten sind. Dieses Gig deckt die gesamte Pipeline ab, von Machbarkeitsanalyse und individuellem Training bis hin zu Modelloptimierung und Edge-Deployment.
Du erhältst ein zuverlässiges Erkennungsmodell, das auf deinen Daten mit messbarer Genauigkeit (mAP) und sauberen, reproduzierbaren Ergebnissen trainiert wurde. Für den Produktionseinsatz biete ich einen Optimierungsworkflow an, der Pruning, Quantisierung und Modellkonvertierung (ONNX/TensorRT) umfasst, um schnelle und effiziente Inferenz zu gewährleisten.
Im Gegensatz zu einfachen Modelltrainingsdiensten lege ich den Fokus auf Real-World-Performance und Einsatzfähigkeit, nicht nur auf das Training eines Modells. Premium-Pakete beinhalten Benchmarking mit FPS- und Latenzmessungen auf deinem Zielhardware sowie Deployment-Skripte für GPU, CPU oder Edge-Geräte.
Dieses Gig ist ideal, wenn du brauchst:
- Benutzerdefinierte Objekterkennungsmodelle
- Training auf deinem Datensatz
- Zuverlässige Genauigkeitsmetriken
- Echtzeit-Performance
- Edge-Deployment
- Optimierte Modelle
Unterstützte Formate umfassen YOLO, COCO und Pascal VOC Datensätze.
Klare Kommunikation und gut dokumentierte Ergebnisse sind in jeder Bestellung enthalten.
APIs:
Amazon Rekognition
Programmiersprache:
Python
Tools:
opencv
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tensorflow
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MLflow
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PyTorch
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
FAQ
Automatische Übersetzung
Brauche ich gelabelte Bilder?
Ja. Für Standardpakete benötigst du gelabelte Bilder. Wenn deine Daten nicht gelabelt sind, kann die Dataset-Vorbereitung als Extra hinzugefügt werden.
Was erhalte ich nach der Lieferung?
Du erhältst trainierte Modellgewichte, Evaluierungsergebnisse (mAP) und ein Inferenz-Skript. Premium-Pakete beinhalten optimierte Modelle und Deployment-Skripte.
Kann das Modell in Echtzeit laufen?
Ja. Premium-Pakete beinhalten Optimierung und Benchmarking, um wenn möglich Echtzeit-Performance zu erreichen.
Welche Hardware unterstützt du?
Modelle können auf CPU, GPU und Edge-Geräten wie Jetson-Boards deployed werden. Gib deine Hardware beim Bestellen an.
Wie viele Bilder brauche ich?
Kleine Projekte benötigen in der Regel mindestens 200–500 gelabelte Bilder. Mehr Daten führen meist zu besserer Genauigkeit.
Garantieren Sie Genauigkeit?
Die Genauigkeit hängt von der Qualität und Größe des Datensatzes ab. Ich liefere realistische Erwartungen und vollständige Evaluierungsberichte.

