Vou otimizar e implementar modelos de visão computacional YOLO em raspberry pi e dispositivos edge

Você está tendo dificuldades para rodar seus modelos pesados de IA em um Raspberry Pi?

Muitos desenvolvedores conseguem criar um modelo de Visão Computacional em um notebook Python, mas fazer ele rodar de forma suave em hardware de borda com recursos limitados é um desafio completamente diferente.

Sou um Engenheiro de Software de IA/ML especializado em Edge AI. Vou otimizar, acelerar e implementar seus modelos complexos de visão para rodar de forma fluida em dispositivos como Raspberry Pi e Intel NUCs.

Minha expertise e resultados comprovados:

Recentemente, projetei e implementei pipelines de visão em tempo real. Com otimizações avançadas (ONNX, OpenVINO, NCNN), consegui rodar modelos pesados em hardware de borda, atingindo mais de 98% de precisão e reduzindo a latência de processamento para incríveis 20-50ms.

O que posso fazer por você:

• Converter modelos PyTorch/TensorFlow para formatos altamente otimizados para Edge (ONNX, TFLite, OpenVINO).

• Implementar modelos de detecção de objetos YOLO, reconhecimento facial ou rastreamento de pessoas diretamente no seu hardware.

• Construir um backend robusto com FastAPI para lidar com streaming de vídeo em tempo real do seu dispositivo.

• Hardware com o qual trabalho: Raspberry Pi, Intel NUC, Edge TPUs.

Por favor, envie uma mensagem antes de fazer seu pedido para discutir seus requisitos exatos de hardware e projeto!