Ik train en optimaliseer een aangepast objectdetectiemodel
Over deze dienst
Ben je op zoek naar een high-performance, privé en lokale Object Detection-oplossing?
Je bent op de juiste plek.
Veel computer vision-oplossingen vertrouwen op dure cloud-API's of uitgebreide architecturen die voor enorme vertraging zorgen. Ik ben gespecialiseerd in het trainen en optimaliseren van lichte, productieklare Object Detection-modellen die ontworpen zijn om lokaal op hardware met beperkte resources te draaien.
Met praktijkervaring in het integreren van real-time Computer Vision-modellen in productie- en industriële omgevingen, lever ik sterk geoptimaliseerde gewichten en schone, gedocumenteerde Python-code.
️ Wat ik aanbied:
- Aangepaste Object Detection training: Training van state-of-the-art architecturen (zoals YOLO-varianten) op maat gemaakt om jouw specifieke aangepaste objecten te herkennen.
- Dataset preprocessing & augmentatie: Het schoonmaken, structureren en uitbreiden van je beeldgegevens voor maximale precisie.
- Formatoptimalisatie & kwantisatie: Het converteren en optimaliseren van modellen naar ONNX of TensorRT voor snelle lokale inferentie.
Expertise:
Representatieleren
•
Classificatie
•
Objectherkenning
Programmeertaal:
Python
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
opencv
•
tensorflow
•
Colab
•
PyTorch
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Overige
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke deep learning-architecturen gebruik je meestal voor objectdetectie?
Ik train en optimaliseer lichte modellen voor lokale deployment. Ik gebruik YOLO (v8/v10) en ultra-lichte NanoDet, perfect voor beperkte Edge hardware. Op basis van je dataset en hardware-doelen kies en finetune ik de beste aangepaste architectuur voor jouw project.

