Ich führe Computer Vision Objekt-Erkennung und YOLO-Projekte durch

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Ich bin Data Scientist und AI Engineer mit einer soliden Grundlage in Mathematik und drei Jahren praktischer Erfahrung in der Branche. Ich habe einen Master in Data Science von der Quaid-e-Azam Univer...
Über diesen Service

Suchst du nach einer zuverlässigen Objekterkennung-Lösung, die in der echten Welt wirklich funktioniert? Dann bist du hier genau richtig.

Ich bin ein Machine Learning- und Computer Vision-Ingenieur mit praktischer Erfahrung beim Aufbau von Echtzeit-Objekterkennungssystemen mit YOLOv8, OpenCV und Python. Ich habe erfolgreich Projekte umgesetzt, darunter Kennzeichen-Erkennung, Gesichtserkennung und benutzerdefinierte Objekterkennung-Pipelines, alle mit über 90 % Genauigkeit.

Was ich für dich bauen werde:

Echtzeit-Objekterkennung mit YOLOv8 / YOLO

Benutzerdefiniertes Modelltraining auf deinem eigenen Datensatz

Erkennung auf Bildern, Videodateien oder Live-Webcam-Feed

FastAPI oder Flask REST API, damit deine App das Modell aufrufen kann

Sämtlicher Python-Quellcode ist sauber und gut kommentiert

Bounding-Box-Visualisierung mit Klassenlabels und Vertrauenswerten

Funktioniert für jeden Anwendungsfall Sicherheitskameras, Einzelhandel, medizinische Bildgebung, Fahrzeuge, Drohnen

Meine Erkennungssysteme werden verwendet für:

  • Produktfehlererkennung in der Fertigung
  • Fahrzeug- und Kennzeichen-Erkennung
  • Personenzählung und Menschenmengenüberwachung
  • Wildtier- und Tiererkennung
  • Gesichts- und Facial Recognition-Systeme
  • Inventar- und Barcode / QR-Code-Erkennung


APIs:

Microsoft Computer Vision AI

Amazon Rekognition

Expertise:

Bildverarbeitung

Feature-Lernen

Klassifizierung

Programmiersprache:

Python

SQL

Colab

MLflow

Scala

Tools:

opencv

tensorflow

MLflow

SimpleCV

Colab

Azure ML Studio

Frameworks:

scikit-learn

Google ML Kit

SimpleCV

keras

Panda

Mein Portfolio