Ik maak een volledige computer vision ai-oplossing met API en cloudintegratie
Electronics en AI stagiair
Over deze dienst
Complete Computer Vision AI-oplossing: Van data tot deployment
Heb je een AI die klaar is voor productie? Ik bied een volledige Computer Vision-pipeline, van dataset voorbereiding tot cloud deployment. Of je nu objectdetectie of pixel-level segmentatie nodig hebt, ik lever oplossingen met hoge prestaties.
Belangrijkste specialisaties:
- Objectdetectie: Snelle detectie met YOLO (v8-v11) of Faster R-CNN.
- Image segmentation: Pixel-perfect resultaten met U-Net, DeepLabV3+ of Mask R-CNN (ideaal voor medisch/industrieel gebruik).
- Classificatie: Aangepaste CNN-architecturen voor hoge nauwkeurigheid bij sorteren.
Wat is inbegrepen:
- Data voorbereiding: Schoonmaken & annotatie (tot 200 afbeeldingen).
- Model engineering: SOTA-architecturen via PyTorch/TensorFlow.
- Optimalisatie: Fijn afstemmen voor hoge nauwkeurigheid & lage latency.
- Deployment: Cloud hosting (AWS/GCP/Azure) & API-integratie.
- Overdracht: Goed gedocumenteerde source code & technische gids.
Belangrijke opmerkingen:
- Dataset: Basisprijs dekt 200 afbeeldingen. Grotere sets vereisen Gig Extras.
- Cloudkosten: Klanten betalen zelf voor hostingkosten.
- Revisies: Inclusief 1 revisie voor fine-tuning. Structurele wijzigingen na start training vereisen extra kosten.
- Stuur me gerust een bericht voordat je bestelt om je project te bespreken!
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat krijg ik aan het einde van het project?
Je ontvangt de volledig getrainde modelgewichten, goed commentaar broncode (Python), documentatie over hoe je het moet uitvoeren, en—indien gekozen—de API-endpoint of cloud-omgeving klaar voor gebruik.
Kun je werken met mijn specifieke dataset?
Ja! Ik kan werken met afbeeldingen, video's of live streams. Mijn basispakket bevat labeling voor tot 200 afbeeldingen. Als je een grotere dataset hebt of complexe videobewerking nodig hebt, neem dan contact op voor een aangepaste offerte.
Wie betaalt de kosten voor Cloud Deployment?
Ik verzorg de technische setup en integratie op platforms zoals AWS, GCP of Azure. De terugkerende abonnementskosten of gebruikskosten voor de cloudhosting zelf zijn echter voor rekening van de klant. Ik kan de meest kosteneffectieve optie voor jouw project aanbevelen!
Wat is het verschil tussen YOLO en U-Net/DeepLabV3?
YOLO is ontworpen voor Object Detection, waarbij we "bounding boxes" rond objecten tekenen voor snelheid en real-time gebruik. U-Net en DeepLabV3+ zijn voor Semantic Segmentation, die pixel-perfect masks bieden voor taken met hoge precisie zoals medische beeldvorming of satellietanalyse. Ik help je bij het kiezen van de juiste.

