Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik train aangepaste CNN beeldclassificatiemodellen in pytorch of tensorflow
Computer Vision ontwikkelaar YOLO, OpenCV, PyTorch, TensorFlow
Ik ben een Computer Vision en AI engineer gespecialiseerd in Machine Learning, Deep Learning, OpenCV, YOLO, PyTorch en TensorFlow. Ik ontwikkel intelligente oplossingen voor objectdetectie, beeldclass...
Over deze dienst
Heb je een beeldclassificatiemodel nodig dat werkt op nieuwe, ongeziene beelden? Ik bouw, train en stem CNN- en transfer-learning classifiers af in PyTorch of TensorFlow op jouw eigen dataset, en laat bewijs zien: nauwkeurigheid, F1 en een verwarringsmatrix.
WAT IK BOUW
- Binaire, multi-class en multi-label beeldclassificatie
- Transfer learning (ResNet, EfficientNet, MobileNet) of aangepaste CNN's
- Oplossingen voor overfitting, klasse-imbalans en lage nauwkeurigheid
- Grad-CAM heatmaps die laten zien waar het model naar kijkt
- Deployment: Gradio demo, FastAPI, ONNX / TFLite export
WAT JE KRIJGT
- Getest modelbestand + schone, commentaar Python code
- Rapport: nauwkeurigheid, precisie, recall, F1, verwarringsmatrix
- Inference script om nieuwe beelden in één commando te classificeren
HOE HET WERKT: je stuurt je beelden en doel, ik maak de data schoon en splits, train, stem af en valideer, en lever vervolgens resultaten en ondersteuning.
TECH STACK: Python, PyTorch, TensorFlow, Keras, scikit-learn, torchvision, Google Colab
Wil je in plaats daarvan objectdetectie of tracking? Kijk dan naar mijn YOLO dienst. Stuur me een bericht voordat je bestelt met je klassen en aantal beelden, en ik adviseer je het juiste pakket.
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Kun je een aangepast beeldclassificatiemodel trainen op mijn afbeeldingen?
Ja. Stuur je gelabelde afbeeldingen (één map per klasse, of een CSV met labels). Ik train een CNN of transfer-learning model in PyTorch of TensorFlow, valideer het, en lever het model, de code en een nauwkeurigheidsrapport.
Hoeveel afbeeldingen heb ik nodig voor beeldclassificatie?
Het hangt af van de taak. Met transfer learning en augmentatie werken vaak een paar honderd afbeeldingen per klasse, en meer data helpt meestal. Stuur me een voorbeeld en ik vertel je eerlijk wat je kunt verwachten.
Moet ik een aangepaste CNN gebruiken of transfer learning?
Voor de meeste kleine en middelgrote datasets is transfer learning (ResNet, EfficientNet, MobileNet) sneller en nauwkeuriger. Ik kies de aanpak na een snelle test op jouw data en vergelijk opties in het Standard pakket.
Mijn model overfit of heeft lage nauwkeurigheid. Kun je dat oplossen?
Ja. Ik controleer de datakwaliteit, klasse-imbalans en datalekken, en pas augmentatie, regularisatie, sterkere backbones en tuning toe. Deel je code en dataset en ik laat je de metrics voor en na zien.
Wat is Grad-CAM en krijg ik dat?
Grad-CAM heatmaps laten zien welke regio's in de afbeelding de voorspelling sturen, wat je helpt om het model te vertrouwen en te debuggen. Ze zitten in de Standard en Premium pakketten.
Kan het model op mobiel, op het web of via een API draaien?
Ja. Premium bevat een Gradio demo app, een FastAPI endpoint en export naar ONNX of TFLite voor mobiel en edge devices. Andere pakketten kunnen deze als extra toevoegen.
Welke frameworks en tools gebruik je?
Python met PyTorch (torchvision), TensorFlow/Keras, scikit-learn en Google Colab. Vertel me je voorkeursframework en ik stem het af.
Mag ik het getrainde model gebruiken in een commercieel product?
Je krijgt de volledige code en het getrainde model voor jouw project. Sommige pretrained weights hebben hun eigen licenties, dus vertel me of je gebruik commercieel is en ik kies geschikte backbones.
Bied je modelevaluatie en prestatiediagnose aan?
Ja. Afhankelijk van het pakket kan ik training/validatieresultaten, prestatiewaarden, evaluatieanalyse en test/inferentie resultaten leveren.
