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Ich erstelle maßgeschneiderte Computer Vision, Objekterkennung und Gesichtserkennungsmodelle
Machine Learning Ingenieur
Hallo! Ich bin Shyam, ein Machine Learning Engineer mit Schwerpunkt auf KI, Computer Vision, NLP und Generative AI. Ich entwickle praktische KI-Lösungen, inklusive ML-Modelle, Computer-Vision-Systeme,...
Über diesen Service
Suchst du einen Computer Vision Engineer, der individuelle Objekterkennungsmodelle, Gesichtserkennungssysteme oder Echtzeit-Videoanalysen entwickelt? Du bist hier genau richtig!
Ich spezialisiere mich auf die Entwicklung von End-to-End-Computer-Vision-Lösungen mit PyTorch, OpenCV, YOLOv8 und Vektor-Suchindexierung. Ob du maßgeschneiderte Keypoint-Erkennung, Multi-Kamera-CCTV-Überwachung oder hochpräzise Bildklassifikation brauchst – ich liefere optimierte Lösungen in Produktionsqualität.
Was ich anbiete:
- Objekterkennung & Keypoint-Tracking: Individuelles Training von YOLOv8/PyTorch-Modellen für Objekte, Keypoints und präzise visuelle Transkription.
- Gesichtserkennung & Überwachung: Identitätsabgleich in unter 100 ms mit Hugging Face Embeddings (FaceNet) + FAISS Vektor-Suche.
- Echtzeit-Videoanalysen: Verarbeitung von Multi-Kamera-CCTV-Streams (über 25 FPS), Frame-Drop-Optimierung und automatisierte Alarm-Engines (SMS/E-Mail).
- Hybride Deep-Learning-Modelle: Vision Transformers (Swin Transformer), CNNs, Feature-Extraction und Zero-Shot-Anomalieerkennung.
- Full-Stack CV-Integration: Flask-Webanwendungen, Docker-Containerisierung und Cloud-Deployment.
Warum du mich wählen solltest?
- Nachgewiesene Erfahrung im Bereich: Entwicklung von KI-Überwachungssystemen, die gleichzeitige CCTV-Streams verarbeiten.
APIs:
Andere
Programmiersprache:
Python
•
SQL
•
Colab
•
NoSQL
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
tensorflow
•
MLflow
•
CVAT
•
Colab
•
PyTorch
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Kannst du YOLOv8 auf meinem eigenen Datensatz trainieren?
Ja! Ich kann dein Dataset annotieren oder verarbeiten, ein benutzerdefiniertes YOLOv8-Modell für Objekterkennung oder Keypoint-Erkennung trainieren und die Leistung bewerten (mAP, Recall, Precision).
Wie schnell ist das Gesichtserkennungs- / Identitätsabgleichssystem?
Durch die Integration von Deep-Feature-Embeddings mit FAISS-Vektorindexierung erfolgt der Identitätsabgleich in weniger als 100 ms bei über 500 registrierten Profilen, ohne dass die Video-Streams verzögert werden.
Kann dein System Live-CCTV- oder Multi-Kamera-Feeds verarbeiten?
Ja. Ich baue Echtzeit-Videoverarbeitungs-Pipelines in OpenCV, die Multi-Stream-Videos mit über 25 FPS ohne Frame-Drops verarbeiten.
Bekomme ich die vollständigen Modelgewichte und den Source-Code?
Absolut. Du erhältst den vollständigen Python-Source-Code, Modelgewicht-Dateien (.pt, .onnx oder .h5), Installationsanweisungen und eine saubere Dokumentation.
