Ich entwickle mobile Computer Vision und Edge AI Apps


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Hör auf, für teure Cloud-Server zu bezahlen, um deine AI laufen zu lassen.
Cloud-basierte AI-Verarbeitung führt zu hoher Latenz und braucht ständiges Internet. Echtzeit-Apps erfordern die Ausführung direkt auf dem Gerät.
Ich entwickle native Mobile-Apps, die speziell dafür ausgelegt sind, Computer Vision und Machine Learning Aufgaben direkt auf den Handys der Nutzer (Edge AI) zu erledigen. Durch die Nutzung von ONNX Runtime, OpenCV und das Schreiben eigener native C++ Brücken (JNI/JSI) stelle ich sicher, dass deine App schwere visuelle Aufgaben in Echtzeit bewältigt.
Services:
- Edge AI Integration: Ausführung eigener Modelle direkt auf dem Gerät via ONNX.
- Native Brücken: Hochleistungs-C++ Schichten, um JavaScript-Flaschenhälse zu umgehen.
- Mobile Computer Vision: Echtzeit-Kamera-Verarbeitung mit native OpenCV.
- Raum- & AR-Tracking: Infrastruktur für visuelle Lokalisierung und SLAM auf mobilen Geräten.
Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung um die Details deines Projekts zu besprechen und ein genaues Angebot zu erhalten.
Ich freue mich auf die Zusammenarbeit und darauf, deine Ideen zum Leben zu erwecken!
Lerne Yagiz Cem K. kennen
Computer Vision, 3D Graphics, HPC Engineer
- AusTürkei
- Mitglied seitJuni 2023
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
- Letzte Lieferung5 Monate
Sprachen
Türkisch, Englisch
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FAQ
Automatische Übersetzung
Warum AI auf dem Handy statt auf einem Server laufen lassen?
Es spart Serverkosten, funktioniert offline und bietet null-Latenz Echtzeit-Videoverarbeitung.
In welchem Format muss mein AI-Modell sein?
Standard PyTorch- oder TensorFlow-Modelle sind zu schwer für mobile Geräte. Dein Modell muss in ein mobilfreundliches Format konvertiert und optimiert werden, hauptsächlich ONNX oder TensorFlow Lite. Wenn du nur das PyTorch-Modell hast, kann ich den Export- und Optimierungsprozess übernehmen.
Funktioniert die App ohne Internetverbindung?
Völlig richtig. Das ist der Hauptvorteil von Edge AI. Das Modell läuft lokal auf dem mobilen Prozessor des Nutzers, was absolute Privatsphäre und null Latenz garantiert, ohne dass Cloud-API-Aufrufe notwendig sind.
