Ik voer computer vision, beeldclassificatie en deep learning taken uit met pytorch
Ingenieur machine learning
Over deze dienst
Heb je een aangepaste Computer Vision of Image Processing oplossing nodig voor je project, onderzoek of bedrijf?
Ik ontwikkel betrouwbare computer vision modellen op basis van jouw dataset met behulp van state-of-the-art deep learning technieken.
Diensten:
- Beeldclassificatie
- Objectdetectie
- Beeldsegmentatie
- Medische beeldanalyse
- Defectdetectie
- Transfer learning & fine-tuning
- Beeldvoorverwerking & augmentatie
- Modeloptimalisatie
Modellen:
Naast de aangepaste CNN-architecturen kan ik ResNet, EfficientNet, MobileNet, DenseNet, ConvNeXt, Vision Transformers (ViT), YOLO, U-Net en vele andere pre-trained modellen trainen
Tools:
Python, PyTorch, TensorFlow, OpenCV, NumPy, Pandas en Jupyter Notebook.
Wat je ontvangt:
- Schoon broncode
- Getraind model
- Prestatie-evaluatie
- Modelgewichten
- Documentatie
- Optionele API-integratie
Neem contact met me op voordat je een bestelling plaatst, zodat we je projectvereisten kunnen bespreken.
Mijn portfolio
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke computer vision taken ondersteun je?
Ik kan leveren: 1 - Beeldclassificatie 2 - Objectdetectie 3 - Beeldsegmentatie 4 - Medische beeldvorming 5 - Industriële defectdetectie 6 - Aangepaste computer vision toepassingen
Welke frameworks gebruik je?
Ik gebruik vooral PyTorch, TensorFlow, OpenCV, NumPy, Pandas en Python voor dit soort taken
Kun je werken met mijn eigen beelddataset?
Absoluut. Ik kan modellen trainen met jouw aangepaste dataset of een publiek beschikbare dataset
Welke modellen kan je trainen?
Ik kan aangepaste CNN-modellen trainen als er genoeg afbeeldingen zijn; anders hebben we pre-trained modellen zoals ResNet, EfficientNet, MobileNet, DenseNet, ConvNeXt, Vision Transformers (ViT), YOLO, U-Net en meer. Het hangt af van jouw behoefte.

