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Ich werde maßgeschneiderte Computer Vision, yolo und Deep-Learning-Modelle entwickeln
Softwareentwickler
Full-Stack- und AI-Engineer | Skalierbare Systeme & AI-Integrationen
Spezialisiert auf den Aufbau robuster Webanwendungen und die Integration fortschrittlicher AI/LLM-Lösungen in Unternehmensabläufe....
Über diesen Service
Fertige KI-Modelle scheitern oft in echten kommerziellen Umgebungen. Als Full-Stack- und KI-Ingenieur entwickle ich produktionsreife Computer-Vision-Systeme und Deep-Learning-Modelle, die genau auf deine Daten und Geschäftslogik zugeschnitten sind.
Zentrale Computer-Vision-Fähigkeiten:
- Objekterkennung & Verfolgung: Custom YOLO-Modelle für Echtzeitüberwachung und Automatisierung.
- Bildklassifikation: Fortgeschrittene Deep-Learning-Pipelines mit PyTorch und TensorFlow.
- OCR & Textextraktion: Automatisierte Dokumentenverarbeitung und Daten-Digitalisierung.
- Gesichtserkennung & -identifikation: Sichere biometrische und visuelle Analyselösungen.
- Bildverarbeitung: Maßgeschneiderte OpenCV-Pipelines, Dataset-Vorbereitung und Annotationshilfe.
Der Full-Stack-Vorteil: Ich liefere nicht nur einzelne Jupyter-Notebooks. Ich baue komplette KI-Architekturen:
- Sauberer, skalierbarer und gut dokumentierter Python-Quellcode.
- API-Integration (FastAPI/Flask), um Vision-Modelle mit deiner bestehenden Software zu verbinden.
- Bereit für Cloud- und Edge-Deployment (Docker, AWS, REST-Architekturen).
Bitte sende eine Direktnachricht mit deinem Projektumfang und Dataset-Verfügbarkeit, bevor du eine Bestellung aufgibst, um die technische Machbarkeit zu prüfen und die beste Architektur zu definieren.
APIs:
Amazon Rekognition
•
Google Cloud Vision API
•
Azure Face API
Programmiersprache:
Python
•
R
•
SQL
•
Java
•
NoSQL
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
tensorflow
•
MLflow
•
CVAT
•
Colab
•
PyTorch
Frameworks:
scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Muss ich ein gelabeltes Dataset für das maßgeschneiderte YOLO-Modeltraining bereitstellen?
Nicht unbedingt. Wenn du Rohbilder oder Videos hast, kann ich dich bei der Definition der Annotationsspezifikationen oder beim Einrichten automatisierter Vor-Annotationspipelines unterstützen. Wenn du bereits gelabelte Daten hast (YOLO, COCO oder Pascal VOC Format), können wir direkt mit dem Training beginnen.
Erhalte ich das volle Eigentum am Quellcode und den Modelgewichten?
Ja. Nach Abschluss des Auftrags erhältst du 100 % der Urheberrechte. Dazu gehören die trainierten Modelgewichte (.pt, .onnx oder .engine), sauberer Python-Quellcode und Ausführungsdokumentation.
Kann das Computer-Vision-Modell lokal, auf Edge-Geräten oder in der Cloud laufen?
Ja. Pipelines können für lokale Ausführung (NVIDIA CUDA-GPUs), leichtgewichtige Edge-Hardware (Jetson, Raspberry Pi mit ONNX/TensorRT) oder als Docker-Container verpackt und als REST-APIs (FastAPI) auf AWS oder GCP bereitgestellt werden.
Wie bewertest und garantierst du die Genauigkeit des Modells?
Ich bewerte alle Deep-Learning-Modelle mit branchenüblichen quantitativen Metriken, einschließlich mAP (mean Average Precision), Precision, Recall und Confusion Matrices. Zielleistungsgrenzen werden während unserer initialen technischen Scope-Diskussion festgelegt.
Kannst du bestehende Computer-Vision-Skripte optimieren oder Bugs beheben?
Ja. Ich kann bestehende Pipelines in PyTorch, TensorFlow oder OpenCV debuggen, die Inferenzgeschwindigkeit optimieren, Speicherengpässe beheben oder eigenständige Skripte in produktionsreife API-Mikrodienste umwandeln.
