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Vou construir modelo personalizado de detecção de objetos e segmentação
Quan P
Sobre este Serviço
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Eu construo e implanto modelos personalizados de detecção de objetos para controle de qualidade industrial, inspeção de defeitos e monitoramento visual em tempo real.
O que eu ofereço:
- Experiência prática treinando e implantando YOLOv8, RF-DETR e MVANet para detecção de defeitos industriais e pipelines de inspeção de produtos
- Coautor de um artigo de pesquisa sobre inspeção de defeitos em calçados (publicado na IPMV 2026), focado em modelos de detecção eficientes e compactos
- Capacidade de pipeline completo: pré-processamento de dados, treinamento de modelos, avaliação, implantação de API REST (FastAPI)
O que você recebe:
- Um modelo treinado adaptado às suas classes específicas de objetos/defeitos
- Métricas de precisão claras (precisão, recall, mAP) para você saber exatamente como ele performa
- Código de inferência limpo, documentado, não uma caixa preta
Eu trabalho melhor com clientes que já tenham um dataset (mesmo pequeno/não rotulado, posso te orientar nisso). Vamos conversar sobre seu caso de uso antes de você fazer o pedido para garantir que eu entenda suas necessidades corretamente.
Conheça mais sobre Quan P
Quan P
AI Engineer
- A partir deVietnã
- Membro desdeset. de 2026
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Vietnamita, Inglês
I'm an AI Engineer specializing in Computer Vision and LLM integration. I've built and deployed object detection & defect inspection models (YOLOv8, RF-DETR, RTMDet) for industrial quality control, and developed RAG-based chatbots and AI automation workflows using FastAPI and n8n. I focus on shipping production-ready AI solutions — not just prototypes — that solve real business problems fast.
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Perguntas frequentes
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Quantas imagens preciso fornecer?
Para um modelo inicial sólido, recomendo pelo menos 200–300 imagens rotuladas por classe de objeto/defeito. Menos que isso é possível, mas a precisão será menor — serei transparente sobre o desempenho esperado com base no tamanho do seu dataset antes de começar.
Qual precisão posso esperar?
Depende bastante da qualidade dos dados e da complexidade das classes. Projetos similares de detecção de defeitos industriais que trabalhei atingiram 85–95% de mAP com dados bem rotulados. Compartilharei métricas reais do seu dataset durante o projeto, não apenas uma promessa.
Meu dataset ainda não está rotulado — você ainda pode ajudar?
Sim, mas a anotação não está incluída no preço Básico/Standard. Me envie uma mensagem primeiro com uma amostra dos seus dados para que eu possa cotar o tempo de anotação com precisão.
Você pode implantar isso como uma API que eu possa integrar no meu sistema?
Sim — esse é o pacote Premium, que inclui um endpoint FastAPI pronto para integração, além de 7 dias de suporte após a entrega.
