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Ich werde eine CV-Pipeline für Objekterkennung oder Bildklassifikation mit pytorch erstellen
Produktionstaugliche Lösungen mit KI entwickeln
Ich bin Sameer, ein AI-Ingenieur und Data Scientist mit Sitz in Pakistan. Ich entwickle produktionsreife AI-Systeme, RAG-Chatbots, Computer-Vision-Pipelines und Daten-Dashboards – keine Demos, die bei...
Über diesen Service
Benötigst du ein Computer-Vision-Modell, das in deiner Umgebung wirklich funktioniert und nicht nur eine Demo im Notebook ist?
Ich erstelle End-to-End-Computer-Vision-Pipelines mit PyTorch, OpenCV und modernsten Architekturen wie YOLO, ResNet, VGG16 und Vision Transformers. Ob du Objekte in Echtzeit erkennen, Bilder klassifizieren, Regionen segmentieren oder Text extrahieren möchtest – ich liefere eine saubere, einsatzbereite Lösung.
Was ich bauen kann:
- Objekterkennung (YOLOv8/v11, Faster R-CNN)
- Bilderklassifikation (ResNet50, VGG16, EfficientNet)
- Bildsegmentierung (semantisch & instanzbasiert)
- OCR und Textextraktion aus Dokumenten
- Analyse medizinischer Bilder
- Benutzerdefiniertes Dataset-Training + Feinabstimmung
- FastAPI-Inferenz-Endpunkt für dein Modell
Beliebte Anwendungsfälle: Fehlererkennung in der Fertigung, medizinische Bilddiagnose, Gesicht- und Objekterkennung, Überwachung von Verkaufsregalen, Digitalisierung von Dokumenten, Analysen mit Sicherheitskameras.
Warum ich? Ich habe ein Gehirntumor-Erkennungssystem mit VGG16 und ResNet50 gebaut und mit einem FastAPI-Backend und Docker-Container bereitgestellt – ein echtes End-to-End-Medizinbildprojekt. Schreib mir mit deinem Dataset und Anwendungsfall, bevor du bestellst.
