Kategorien durchsuchen
Entdecken
Fiverr Pro
Deutsch
$
USD
Ich werde individuelle Objekterkennungs- und Computer-Vision-Modelle mit YOLO erstellen
Senior-KI-Entwickler
Machine Learning / AI Ingenieur mit 3 Jahren Erfahrung in der Entwicklung von Produktionssystemen für Computer Vision und LLMs von Anfang bis Ende. Ich trainiere maßgeschneiderte YOLO-Erkennungs- und ...
Über diesen Service
Suchst du ein Computer-Vision-Modell, das wirklich auf deinen echten Bildern funktioniert und kein Spielzeug-Demo ist?
Ich bin ein Machine-Learning-Ingenieur mit 3 Jahren Erfahrung im Aufbau und der Auslieferung von produktionsreifen Computer-Vision-Systemen von Anfang bis Ende. Ich trainiere maßgeschneiderte Objekterkennung, Instanzsegmentierung, Klassifikation, Pose- und Tracking-Modelle mit YOLOv8/YOLO26, OpenCV und PyTorch und spezialisiere mich auf die schwierigen Fälle: winzige Objekte, dichte Szenen und hochauflösende Bilder, bei denen Standardmodelle versagen.
Was ich für dich bauen kann
Maßgeschneiderte Objekterkennung & Zählung auf deinem eigenen Datensatz
Instanz- und semantische Segmentierung, Pose/ Landmark-Schätzung
Kleine Objekte durch hochauflösendes Tiling + IoU-Fusion
Objekt-Tracking, OCR, Bildklassifikation
Sauberer Python-Code, Trainingsskripte, eine ReadMe und ein FastAPI-Inferenz-Endpunkt
Warum ich: Ich habe die Validation mAP@50 von 0,73 auf 0,93 bei schwierigen kleinen Objektdaten durch Tiling erhöht, Mess- und Geometrie-Pipelines gebaut und Modelle in Docker auf AWS deployed. Du bekommst dokumentierte, reproduzierbare und deploybare Arbeit.
Schreib mir vor der Bestellung, damit ich den Umfang, das Dataset und die Lieferung bestätigen kann.
Programmiersprache:
Python
•
Colab
•
MLflow
•
Amazon SageMaker
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
MLflow
•
CVAT
•
PyTorch
Frameworks:
scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Arbeitest du mit meinen eigenen Bildern und Dataset?
Ja — du stellst die Bilder bereit. Ich kann auch Labeling als Extra übernehmen oder zuerst einen Proof of Concept auf einem öffentlichen Dataset erstellen.
Welche Frameworks verwenden Sie?
YOLOv8/YOLO26, PyTorch, OpenCV und Ultralytics. Auf Wunsch auch TensorFlow oder Detectron2.
Kannst du sehr kleine Objekte erkennen?
Ja. Hochauflösendes Tiling mit IoU-Fusion ist meine Spezialität — so erhöhe ich die Genauigkeit bei Objekten, die bei standardmäßigem Downscaling im Training verloren gehen.
Bekomme ich die trainierten Gewichte und den Source-Code?
Jedes Paket enthält die Modellgewichte, Trainings- und Inferenzskripte sowie eine ReadMe.
Kannst du das Modell für mich deployen?
Premium umfasst einen FastAPI-Endpunkt und Docker-Setup. Deployment auf dein eigenes AWS-Konto ist als Extra verfügbar.
Kannst du eine bestimmte Genauigkeit garantieren?
Nein — die Genauigkeit hängt von deinen Daten ab. Ich liefere ehrliche Metriken und push die Performance so weit, wie es das Dataset zulässt, und sage dir frühzeitig, wenn die Daten das Ziel nicht unterstützen.
