Eu farei projetos de visão computacional, detecção de objetos, yolo, opencv

Realizo uma avaliação de viabilidade usando dados de amostra para estabelecer benchmarks de mAP, precisão e FPS. Cada modelo de visão computacional é rigorosamente testado e otimizado para baixa latência antes da entrega, garantindo que seu sistema de visão atenda aos requisitos de desempenho em produção do mundo real.

Desenvolvo aplicações de visão computacional usando Python, PyTorch, TensorFlow e OpenCV. Para otimização e implantação, utilizo ONNX, TensorRT e Docker. Isso garante que sua pipeline de visão funcione com alta precisão e baixa latência, tanto na nuvem quanto na borda.

Você pode fornecer suas próprias imagens ou vídeos, ou posso ajudar na coleta e anotação de dados usando ferramentas como Roboflow. Se não tiver dados, podemos usar conjuntos de dados públicos relevantes ou gerar dados sintéticos personalizados para seu projeto.

Sim. Você receberá 100% de propriedade do código fonte limpo, documentado, instruções de configuração e todos os pesos treinados do modelo (.pt, .onnx ou .engine) prontos para implantação imediata.

Com certeza. Embalo os modelos em microserviços FastAPI, os containerizo usando Docker e crio interfaces web com Streamlit. Também otimizo a inferência do modelo usando TensorRT e ONNX Runtime para dispositivos de borda como NVIDIA Jetson ou Raspberry Pi.

Sim. Construo pipelines multi-threaded otimizados especificamente para transmissões RTSP, webcam e IP camera em tempo real, garantindo altas taxas de quadros (FPS) e baixa latência usando aceleração de hardware GPU.

Sim, por favor, envie uma mensagem primeiro! Projetos de visão computacional variam em qualidade de dados, complexidade do modelo e hardware alvo. Uma conversa rápida nos ajuda a estabelecer a viabilidade técnica e escolher o pacote ou orçamento personalizado ideal para suas necessidades.