Ich erstelle ein maßgeschneidertes Computer-Vision-Modell für Objekterkennung oder Segmentierung

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spacewalker69
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Umair Alam
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Braucht dein Projekt ein Computer-Vision-Modell, das tatsächlich in Produktion geht? Ich entwickle und setze maßgeschneiderte CV-Systeme von Anfang bis Ende um.


Ich spezialisiere mich auf Objekterkennung und Bildsegmentierung mit YOLO v8 und PyTorch und setze sie als echte, skalierbare APIs mit FastAPI und Docker um. Derzeit liefere ich medizinische Bildgebungsmodelle in Produktion, mit bis zu 95 % Segmentierungsgenauigkeit bei klinischen Daten.


WAS DU BEKOMMST:

- Maßgeschneidertes Erkennungs- oder Segmentierungsmodell, trainiert auf DEINEN Daten

- Bewertungsbericht (mAP, Präzision, Recall)

- Sauberes Inferenzskript + trainierte Modelgewichte

- Optionaler FastAPI-Endpunkt + Docker-Container für die Bereitstellung

- Volle Eigentumsrechte an Code und Gewichten


PERFEKT FÜR: Objekterkennung, Instanz-/Semantik-Segmentierung, medizinische Bildgebung, Defekterkennung, OCR-Vorverarbeitung und Bildklassifikation.


Ich arbeite mit PyTorch, YOLO v8, OpenCV, FastAPI und Docker und halte dich bei jedem Schritt auf dem Laufenden.


Schreib mir vor deiner Bestellung eine kurze Beschreibung deines Problems und deines Datensatzes, damit ich den besten Ansatz und einen realistischen Zeitplan bestätigen kann.



Lerne Umair Alam kennen

Umair Alam

Senior AI Developer

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  • AusPakistan
  • Mitglied seitJuni 2022
  • Letzte Lieferung2 Jahre
  • Sprachen

    Urdu, Englisch
Hello, I'm Umair Alam, your gateway to the captivating world of Computer Vision! I'm a passionate and seasoned expert in the realm of AI-driven image analysis and computer vision solutions. With a strong foundation in Computer Science and a wealth of experience in Computer Vision, I've embarked on a mission to unlock the potential of visual data. My journey has taken me from the realms of image recognition to object tracking, and from facial analysis to automated image processing. My Porfolio: https://super-brigadeiros-ceb250.netlify.app/

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