Ik ga modellen bouwen voor objectdetectie, classificatie en houdingschatting

Ik bied professionele maatwerkmodellen voor object detection, classification, pose estimation en segmentatie. Modellen worden gebouwd met toparchitecturen zoals YOLOv8, YOLOv11, Mask R-CNN, Swin Transformer en ResNet.

Ik heb talloze projecten voltooid in medische beeldvorming, industriële automatisering, kwaliteitscontrole (defectdetectie) en menselijke biomechanica (bewegingsanalyse).

De pipeline omvat datasetvoorbereiding, training, evaluatie (mAP, precisie, recall, verwarringsmatrix) en inference scripts die klaar zijn voor deployment. Ondersteuning voor real-time video verwerking is aanwezig. Geavanceerde ensemble modellen worden gebruikt voor kritieke nauwkeurigheidstaken in premium oplossingen.

CPU-, GPU-, multi-GPU- en TPU-training worden ondersteund. TPU versnelt de training aanzienlijk voor grote datasets met behulp van TensorFlow, PyTorch/XLA en HuggingFace Transformers (voor Swin modellen).

Alle pakketten bevatten een gedetailleerd evaluatierapport en een korte testperiode om te zorgen dat het model aan jouw nauwkeurigheid- en snelheidsvereisten voldoet.