Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw een aangepast ai beeldsegmentatiemodel
Over deze dienst
Heb je een betrouwbare oplossing voor beeldsegmentatie nodig voor je computer vision project?
Ik ontwikkel aangepaste beeldsegmentatie pipelines met Python, PyTorch, SAM, CLIP, DINO, CNNs en Vision Transformers. Ik kan je helpen bij het testen van pretrained modellen, het finetunen van een model op je gelabelde dataset, het evalueren van de segmentatiekwaliteit en het bouwen van een herbruikbare inference pipeline.
De diensten kunnen onder andere omvatten:
Semantische of binaire beeldsegmentatie
Testen van pretrained SAM modellen
Aangepast model trainen of finetunen
Vision pipelines gebaseerd op CLIP, SAM of DINO
Data preprocessing en datasetorganisatie
Masker- en overlayvisualisatie
Evaluatie met IoU, Dice, nauwkeurigheid en gerelateerde metrics
Herbruikbare Python broncode
Modelgewichten en technische documentatie
Ik heb praktische onderzoekservaring in vision-language modellen, multi-backbone fusie, zero-shot learning en underwater image segmentation.
Neem contact met me op voordat je bestelt. De uiteindelijke scope hangt af van datasetgrootte, annotatiekwaliteit, beeldresolutie, aantal klassen, modelcomplexiteit en beschikbare computing resources.
Grote annotaties, cloud GPU-kosten, productie-implementatie en doorlopende onderhoudskosten zijn niet inbegrepen tenzij apart overeengekomen.
API's:
Overige
Expertise:
Afbeeldingenverwerking
•
Objectherkenning
Programmeertaal:
Python
Tools:
PyTorch
Frameworks:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Mijn portfolio
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Moet ik contact met u opnemen voordat ik een bestelling plaats?
Ja. Stuur gerust een korte projectbeschrijving, datasetgrootte, aantal klassen, annotatiestatus, verwachte output en je voorkeur voor het model. Ik bevestig het geschikte pakket voordat je bestelt.
Moet ik gelabelde data aanleveren?
Gelabelde beelden en segmentatiemaskers zijn meestal vereist voor modeltraining of finetuning. Het testen van pretrained modellen vereist mogelijk geen gelabelde data, maar labels worden aanbevolen voor kwantitatieve evaluatie.
Welke modellen en frameworks kan je gebruiken?
Afhankelijk van de taak kan ik werken met PyTorch, SAM, CLIP, DINO, U-Net, DeepLab, CNNs, Vision Transformers en gerelateerde open-source computer vision modellen.
Welke bestanden ontvang ik?
Afhankelijk van het gekozen pakket kan de levering bestaan uit Python broncode, modelgewichten, een inference script, voorspelde maskers, overlay afbeeldingen, evaluatiemetrics en technische documentatie.
Zijn cloud deployment en GPU-kosten inbegrepen?
Nee. Standaard pakketten dekken modelontwikkeling en lokale inference code. Cloud deployment, API-integratie, betaalde GPU resources en doorlopende monitoring vereisen een aparte overeenkomst.
