Ik ontwikkel een aangepast model voor detectie, classificatie en segmentatie


Over deze dienst
Automatische vertaling
Je hebt een computer vision probleem dat een echte oplossing nodig heeft, niet gekopieerde code uit tutorials. Ik bouw high-performance AI-systemen voor objectdetectie, tracking, classificatie en beeldsegmentatie die werken in de echte wereld.
Ik ben een PEC geregistreerde software engineer (COMP/028521) met praktische ervaring in YOLO, OpenCV, PyTorch en TensorFlow. Ik heb een realtime systeem ontwikkeld voor het detecteren van verkeersovertredingen met helmdetectie, gordiemonitoring, getinte ramen analyse en Automatic Number Plate Recognition (ANPR) dat draait op live multi-stream video.
WAT IK KAN BOUWEN
Aangepaste CNN / YOLO objectdetectie
Beeldclassificatie met CNN, ResNet, EfficientNet
Realtime object tracking met ByteTrack & OC-SORT
Beeldsegmentatie met U-Net & Mask-RCNN
ANPR / kentekenherkenning systemen
OCR pipelines voor documenten en ID-kaarten
Gezichtsdetectie en herkenning systemen
Video-analyse en surveillance AI
TensorFlow Lite implementatie voor mobiele/edge apparaten
FastAPI APIs voor realtime inference
Docker en cloud deployment (AWS, Hugging Face)
Streamlit dashboards voor visualisatie
TECH STACK
Python | YOLO | OpenCV | PyTorch | TensorFlow | Keras
FastAPI | Docker | AWS |
Maak kennis met M Ihtesham Khan
AI, ML, DL, Computer vison, NLP, Transformers, Chatbots,
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsmrt 2021
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Pasjtoe, Urdu, Hindi, Engels
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Werk je met aangepaste datasets of alleen openbare?
Ik werk uitsluitend met jouw aangepaste dataset. Of je nu 200 afbeeldingen hebt of 20.000, ik verzorg de volledige pipeline: annotatie, begeleiding, preprocessing, augmentatie, training en evaluatie. Als je dataset schoonmaak of labelen nodig heeft, kunnen we dat als extra bespreken.
In welk formaat wordt het eindproduct geleverd?
Je ontvangt schone Python-broncode, de getrainde modelgewichten (.pt / .h5 / ONNX), een inference-script, een README met setup-instructies en een korte video demo van het model dat werkt op testdata. Alles is verpakt zodat je het meteen kunt gebruiken.
Kun je het model deployen zodat het op een website of mobiele app draait?
Ja. Ik kan het model in een FastAPI REST-endpoint inpakken, het met Docker containeriseren en deployen naar AWS of Hugging Face Spaces. Voor mobiel converteer ik modellen naar TensorFlow Lite voor on-device Android inference. Ik heb dit gedaan in mijn eigen gepubliceerde Play Store apps.
Mijn dataset is heel klein. Kun je nog steeds goede resultaten behalen?
Kleine datasets zijn mijn specialiteit. Ik gebruik transfer learning van op ImageNet getrainde modellen, agressieve augmentatiestrategieën en class-balancing technieken die de prestaties op beperkte data aanzienlijk verbeteren. Ik zal eerlijk zijn als de dataset echt te klein is om resultaat te leveren.
Bieden jullie ondersteuning na oplevering?
Ja — ik bied 7 dagen post-delivery support voor setup issues, bug fixes en verduidelijkingsvragen zonder extra kosten. Uitgebreide supportpakketten zijn als gig extra beschikbaar.

