Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw op maat gemaakte computer vision, yolo en deep learning modellen
Software ontwikkelaar
Full-Stack & AI Engineer | Schaalbare systemen & AI-integraties
Gespecialiseerd in het bouwen van robuuste webapplicaties en het integreren van geavanceerde AI/LLM-oplossingen in bedrijfsworkflows.
...
Over deze dienst
kant-en-klare AI-modellen falen vaak in echte zakelijke omgevingen. Als Full-Stack en AI Engineer ontwikkel ik productieklare Computer Vision systemen en deep learning modellen die zijn afgestemd op jouw specifieke dataset en bedrijfslogica.
Belangrijkste Computer Vision mogelijkheden:
- Objectdetectie & Tracking: Op maat getrainde YOLO modellen voor realtime monitoring en automatisering.
- Beeldclassificatie: Geavanceerde deep learning pipelines met PyTorch en TensorFlow.
- OCR & Tekstextractie: Geautomatiseerde document parsing en datadigitalisering.
- Gezichtdetectie & Herkenning: Veilige biometrische en visuele analysetools.
- Beeldverwerking: Op maat gemaakte OpenCV pipelines, dataset voorbereiding en annotatie begeleiding.
De Full-Stack Voordeel: Ik lever niet alleen losse Jupyter notebooks. Ik bouw complete AI-architecturen:
- Schone, schaalbare en goed gedocumenteerde Python broncode.
- API-integratie (FastAPI/Flask) om vision modellen te koppelen aan jouw bestaande software.
- Cloud- en Edge-implementatie klaar (Docker, AWS, REST architecturen).
Stuur een direct bericht met jouw projectomvang en datasetbeschikbaarheid voordat je een bestelling plaatst, zodat we de technische haalbaarheid kunnen beoordelen en de beste architectuur kunnen bepalen.
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Moet ik een gelabelde dataset aanleveren voor op maat gemaakte YOLO modeltraining?
Niet per se. Als je ruwe beelden of video's hebt, kan ik je begeleiden bij het definiëren van annotatiespecificaties of het opzetten van geautomatiseerde pre-annotatie pipelines. Als je al gelabelde data hebt (YOLO, COCO of Pascal VOC formaat), kunnen we direct doorgaan met trainen.
Krijg ik volledige eigendom van de source code en modelgewichten?
Ja. Na afronding van de opdracht ontvang je 100% intellectueel eigendom. Dit omvat de getrainde modelgewichten (.pt, .onnx, of .engine), schone Python broncode en uitvoeringsdocumentatie.
Kan het Computer Vision model lokaal, op Edge apparaten of in de Cloud draaien?
Ja. Pipelines kunnen worden geoptimaliseerd voor lokale uitvoering (NVIDIA CUDA GPU's), lichte Edge hardware (Jetson, Raspberry Pi met ONNX/TensorRT), of verpakt in Docker containers en als REST API's (FastAPI) worden ingezet op AWS of GCP.
Hoe evalueer en garandeer je de nauwkeurigheid van het model?
Ik evalueer alle deep learning modellen met industry-standaard kwantitatieve metrics, waaronder mAP (mean Average Precision), Precision, Recall en Confusion Matrices. Doelprestaties worden tijdens onze eerste technische scope bespreking vastgesteld.
Kun je bugs in een bestaande computer vision script optimaliseren of oplossen?
Ja. Ik kan bestaande PyTorch, TensorFlow of OpenCV pipelines debuggen, inference snelheid optimaliseren, geheugenproblemen oplossen of standalone scripts refactoren naar productieklare API microservices.
