Vou construir um modelo de deep learning para classificação ou detecção de imagens

Eu construo modelos de deep learning indo além do aprendizado de máquina básico para trabalhar com redes neurais em dados complexos e de alta dimensão, como imagens.

Projeto recente: Treinei um modelo de detecção de doenças em plantas com mais de 87.000 imagens reais de folhas (dataset PlantVillage), usando ResNet50 combinado com um mecanismo de atenção CBAM para aumentar a precisão. Também projetei a arquitetura para se estender à detecção de objetos baseada em YOLOv8 para uso futuro em tempo real.

O que posso criar para você:

- Classificação de imagens (qualidade de produto, imagens médicas/agrícolas, detecção de defeitos)

- Detecção de objetos (baseada em YOLO)

- Transferência de aprendizado em arquiteturas pré-treinadas (ResNet, EfficientNet, etc.)

- Design e treinamento de redes neurais personalizadas

- Pipelines de pré-processamento e aumento de imagens

- Avaliação de modelos com relatórios de precisão, exatidão e recall

Tecnologias: PyTorch, TensorFlow, OpenCV, ResNet, atenção CBAM, YOLOv8, Keras

Por que trabalhar comigo: Experiência prática em estágio de deep learning (TechSaksham, apoiado por Microsoft e SAP). Treino com datasets reais e de grande escala, usando técnicas modernas como mecanismos de atenção, não apenas CNNs básicas.

Me envie uma mensagem com seu dataset e caso de uso antes de fazer o pedido.