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Ich werde ein maßgeschneidertes Computer-Vision-Objekterkennungsmodell erstellen
KI-Ingenieur
Ich bin Zakariae, ein Computer-Vision- und MLOps-Ingenieur aus Marokko. Ich entwickle KI-Visionsysteme, die in der Produktion laufen – Echtzeit-Objekterkennung, Tracking und automatisierte Inspektion ...
Über diesen Service
Ich entwickle maßgeschneiderte Computer-Vision-Modelle, die Objekte in deinen Bildern oder Videos zuverlässig erkennen, klassifizieren und verfolgen – robust genug für den Einsatz in der Produktion, nicht nur als Notebook-Demo.
Sende mir deine Bilder oder Videos und sag mir, was erkannt werden soll (Produkte, Defekte, Personen, PSA, bestimmte Objekte), und ich trainiere ein Modell, das auf deine Daten und Bedingungen abgestimmt ist.
Was du bekommst:
- Ein trainiertes Erkennungsmodell (YOLO / PyTorch) in deinem bevorzugten Format (.pt, .onnx, .tflite)
- Sauberen Inferenz-Code, um es auf neuen Bildern oder einer Kamera-Feed auszuführen
- Ein Genauigkeitsbericht zu deinen Validierungsdaten
- Dokumentation zum Ausführen und Retrainieren
Ich spezialisiere mich auf Echtzeit-, edge-fähige Computer-Vision-Objekterkennung, Bildklassifikation, Messung und Anomalie-/Defektinspektion, optimiert mit OpenCV, NVIDIA Triton und CUDA.
Auch wenn ich neu hier bin, bin ich nicht neu im Bereich: Ich habe Produktions-Visionsysteme für die Schwerindustrie gebaut und eingesetzt (Sicherheitsüberwachung, Messung, Inspektion).
Schreib mir vor deiner Bestellung eine Nachricht mit deinem Anwendungsfall, damit ich den Umfang bestätigen und das beste Ergebnis liefern kann.
APIs:
Andere
Programmiersprache:
Python
•
Colab
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
tensorflow
•
Colab
•
PyTorch
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
FAQ
Automatische Übersetzung
Was brauchst du von mir, um anzufangen?
Eine Sammlung von Beispielbildern oder ein kurzes Video, plus eine klare Beschreibung, was erkannt werden soll. Repräsentative Muster liefern das beste Modell.
In welchem Format liefere ich das Modell?
Was immer du brauchst: PyTorch (.pt), ONNX oder TFLite für Edge/Mobile — plus Inferenz-Code und Dokumentation.
Kann es in Echtzeit oder auf einem Edge-Gerät laufen?
Ja. Ich optimiere für Echtzeit-Inferenz und Edge-Geräte (z.B. NVIDIA Jetson) mit ONNX/TensorRT.
Was, wenn Computer Vision nicht die richtige Lösung ist?
Ich sage dir ehrlich. Das Basic-Paket ist ein kostengünstiger Proof-of-Concept, damit du eine Go/No-Go-Entscheidung treffen kannst, bevor du dich auf eine vollständige Umsetzung festlegst.
Wie viele Objekttypen kannst du erkennen?
Basic = 1, Standard = bis zu 3, Premium = Multi-Klassen. Brauchst du mehr? Schreib mir für ein individuelles Angebot.
