Eu vou construir um pipeline de CV para detecção de objetos ou classificação de imagens usando pytorch

Precisa de um modelo de visão computacional que realmente funcione no seu ambiente, não só uma demonstração no notebook?

Eu construo pipelines de visão computacional de ponta a ponta usando PyTorch, OpenCV e arquiteturas de última geração como YOLO, ResNet, VGG16 e Vision Transformers. Seja para detectar objetos em tempo real, classificar imagens, segmentar regiões ou extrair texto, entrego uma solução limpa e pronta para implantação.

O que posso construir:

• Detecção de objetos (YOLOv8/v11, Faster R-CNN)
• Classificação de imagens (ResNet50, VGG16, EfficientNet)
• Segmentação de imagens (semântica e de instância)
• OCR e extração de texto de documentos
• Análise de imagens médicas
• Treinamento de dataset personalizado + ajuste fino
• Ponto de extremidade de inferência FastAPI para seu modelo

Casos de uso populares: Detecção de defeitos na fabricação, diagnóstico por imagem médica, reconhecimento facial/objeto, monitoramento de prateleiras de varejo, digitalização de documentos, análise de câmeras de segurança.

Por que me escolher? Eu construí e implementei um sistema de detecção de tumor cerebral usando VGG16 e ResNet50 com backend FastAPI e container Docker, um projeto real de imagem médica de ponta a ponta. Me envie uma mensagem com seu dataset e caso de uso antes de fazer o pedido.