Ich trainiere ein Vision-Sprach-Modell für jede Grounding-Aufgabe

Benötigst du ein Vision-Sprach-Modell, das 

auf DEINE Daten und nicht auf generische Benchmarks funktioniert?

VLMs sind leistungsstark. Aber aus der Box versagen sie 

bei benutzerdefinierten Domänen. Das Sprach-Grounding bricht 

zusammen. Die visuelle Aufmerksamkeit zerstreut sich. Die Leistung 

bricht manchmal auf nahezu zufällige Werte zusammen.

Ich fine-tune Vision-Sprach-Modelle für benutzerdefinierte 

Tracking-, Grounding-, Detection- und Retrieval-Aufgaben 

in deinem Arbeitsbereich und deiner Domäne.

Woran ich gearbeitet habe:

• - Sprachgesteuertes Multi-Object-Tracking in Überwachungs- und Stadtumgebungen
• - Domänenanpassung von Verkehrsdaten auf reale Szenarien mit festen Kameras
• - Reduzierung manueller Annotationsarbeit bei großen Datensätzen um bis zu 70 % durch automatisierte Pipelines.
• - Erstellung von Benchmarks für spezielle Nischenanwendungen.

Was ich liefere:

- Feinabgestimmtes Modell, trainiert auf deinem Datensatz

- Leistungsbewertung und Metrik-Bericht

- Erklärbarkeits-Outputs auf Anfrage

- Sauberer, dokumentierter Code, der vollständig dir gehört

Ich arbeite mit transformer-basierten Architekturen,

Modality-Fusion in VLMs und benutzerdefinierten Annotationspipelines. Ich verstehe, wo diese Modelle 

versagen und wie man es behebt.

Sende mir zuerst eine Nachricht mit deinem Anwendungsfall und 

Datensatz, dann sage ich dir genau, was 

möglich ist, bevor du dich festlegst.