Vou criar IA para analisar plantas e desenhos de engenharia automaticamente
Arquiteto de IA SaaS, Nextjs, Supabase e especialista em automação
Sobre este Serviço
Sou um Arquiteto de Sistemas de IA especializado em Deep Learning Geométrico e implementações personalizadas de PyTorch. Não uso apenas modelos prontos; crio arquiteturas de pesquisa específicas para resolver problemas complexos de visão que o YOLO não consegue lidar.
Resolvo Tarefas de Visão Não Convencionais:
- Análise Geométrica: Detecção de segmentos de linha (Sold2, L-CNN) para transformar plantas em CAD, extração de wireframe e análise estrutural.
- Segmentação de Precisão: Detecção de defeitos pixel a pixel usando U-Net, DeepLabV3 e SAM (Medicina/Indústria).
- Análise de Documentos: Análise de layout usando Transformers (ViT) além do OCR básico.
Meu Workflow de P&D:
- Viabilidade: Analiso seu problema e seleciono o artigo de pesquisa SOTA (Sold2, Linea, etc.).
- Adaptação: Refatoro código acadêmico para funcionar no seu dataset específico.
- Treinamento: Ajuste fino personalizado e Data Augmentation.
- Produção: Entrega de uma API de inferência Dockerizada.
Pilha Tecnológica: PyTorch, Sold2, Linea, U-Net, Transformers de Visão (ViT).
[IMPORTANTE] ENGENHARIA COMPLEXA: Este é um trabalho de P&D personalizado. Por favor, Clique em CONTACTAR VENDEDOR com sua descrição do problema antes de fazer o pedido.
Linguagem de programação:
Python
•
SQL
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Colab
•
MLflow
APIs:
API do Google Cloud Vision
Ferramentas:
opencv
•
fluxo tensor
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Excel
•
CVAT
•
Colab
Frameworks:
DeepPy
•
PyTorch
•
Panda
•
fluxo tensor
Meu portfólio
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Como isso é diferente do seu serviço de YOLO?
YOLO é para detectar objetos (carros, pessoas). Este serviço é para detectar estruturas (linhas, bordas, formas geométricas, plantas) ou fazer segmentação pixel a pixel (células médicas, rachaduras na superfície).
Você consegue implementar um artigo de pesquisa específico (repositório GitHub)?
Sim. Especializo-me em pegar o "Código Acadêmico" (que muitas vezes é bagunçado e quebrado) e refatorá-lo para uma pipeline funcional e pronta para produção com seus dados personalizados.
Tenho um dataset pequeno. Isso funciona?
Sim. Para tarefas específicas como Detecção de Linhas (Sold2) ou Segmentação, uso Data Augmentation agressivo e Transfer Learning para obter resultados altos mesmo com dados limitados.
O que recebo no final?
Você recebe o código fonte completo de PyTorch, os pesos treinados (.pth) e um script de implantação (FastAPI/Docker) para usar imediatamente.
Você oferece consultoria para escolher o modelo certo?
Sim. Compre o meu pacote básico (200 dólares). Vou analisar suas imagens e escrever um Relatório de Viabilidade técnica recomendando a melhor arquitetura (por exemplo, Linea vs. Sold2).
