Ver categorias
Explorar
Fiverr Pro
Português
$
USD
Vou construir modelos personalizados de visão computacional, yolo e deep learning
Desenvolvedor de software
Engenheiro Full-Stack & IA | Sistemas escaláveis e integrações de IA
Especializado em criar aplicações web robustas e integrar soluções avançadas de IA/LLM nos fluxos de trabalho empresariais.
• Web...
Sobre este Serviço
Modelos de IA prontos para uso muitas vezes falham em ambientes comerciais do mundo real. Como Engenheiro Full-Stack e de IA, desenvolvo sistemas de Visão Computacional e modelos de deep learning prontos para produção, adaptados ao seu conjunto de dados e lógica de negócio específicos.
Capacidades principais de Visão Computacional:
- Detecção e Rastreamento de Objetos: Treinamento de modelos YOLO personalizados para monitoramento em tempo real e automação.
- Classificação de Imagens: Pipelines avançados de deep learning usando PyTorch e TensorFlow.
- OCR e Extração de Texto: Parsing automatizado de documentos e digitalização de dados.
- Detecção e Reconhecimento Facial: Soluções seguras de biometria e análise visual.
- Processamento de Imagens: Pipelines personalizados de OpenCV, preparação de conjuntos de dados e orientação para anotação.
A Vantagem Full-Stack: Não entrego apenas notebooks Jupyter isolados. Construo arquiteturas completas de IA:
- Código fonte Python limpo, escalável e bem documentado.
- Integração de API (FastAPI/Flask) para conectar modelos de visão ao seu software existente.
- Preparado para implantação na nuvem e no Edge (Docker, AWS, arquiteturas REST).
Por favor, envie uma mensagem direta com o escopo do seu projeto e disponibilidade de dataset antes de fazer o pedido para avaliar a viabilidade técnica e definir a melhor arquitetura.
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Preciso fornecer um dataset rotulado para o treinamento do modelo YOLO personalizado?
Não necessariamente. Se você tiver imagens ou vídeos brutos, posso orientá-lo na definição das especificações de anotação ou na configuração de pipelines automatizados de pré-anotação. Se já tiver dados rotulados (nos formatos YOLO, COCO ou Pascal VOC), podemos seguir direto para o treinamento.
Eu tenho direito total sobre o código fonte e os pesos do modelo?
Sim. Após a finalização do pedido, você recebe 100% dos direitos de propriedade intelectual. Isso inclui os pesos treinados do modelo (.pt, .onnx ou .engine), código fonte Python limpo e documentação de execução.
O modelo de Visão Computacional pode rodar localmente, em dispositivos Edge ou na Nuvem?
Sim. Os pipelines podem ser otimizados para execução local (GPUs NVIDIA CUDA), hardware leve de Edge (Jetson, Raspberry Pi usando ONNX/TensorRT) ou empacotados em containers Docker e implantados como APIs REST (FastAPI) na AWS ou GCP.
Como você avalia e garante a precisão do modelo?
Avalio todos os modelos de deep learning usando métricas quantitativas padrão do setor, incluindo mAP (mean Average Precision), Precisão, Recall e Matrizes de Confusão. Os limites de desempenho alvo são definidos durante nossa discussão inicial de escopo técnico.
Você pode otimizar ou corrigir bugs em um script de visão computacional existente?
Sim. Posso depurar pipelines existentes de PyTorch, TensorFlow ou OpenCV, otimizar a velocidade de inferência, resolver gargalos de memória ou refatorar scripts isolados em microserviços de API prontos para produção.
