Vou criar um modelo personalizado de segmentação de imagem com pytorch


Sobre este Serviço
Tradução automática
Eu criei dois sistemas de segmentação que estão ativos agora:
Detecção de tumor cerebral em exames de MRI com Attention UNet, com melhoria de 76,6% no IoU em relação ao UNet padrão
Detecção de áreas de inundação a partir de imagens de drone, usado para casos de resposta a desastres
Ambos estão no HuggingFace como aplicativos interativos reais, não apenas notebooks.
O que vou entregar:
- UNet personalizado ou Attention UNet treinado com seu conjunto de dados
- Mapas de calor Grad-CAM para você ver onde o modelo está focando
- Aplicativo web Streamlit que sua equipe pode usar sem precisar mexer no código
- Código fonte limpo, documentado e totalmente de sua propriedade
Eu trabalho com imagens médicas, imagens de satélite, inspeção industrial e conjuntos de dados gerais de CV.
Não tem certeza se segmentação é a melhor solução para seu problema? Me envie uma mensagem primeiro, vou te dar uma resposta honesta.
Tecnologias: PyTorch · OpenCV · Streamlit · HuggingFace · Python
Conheça mais sobre Saniya Khan
Computer Vision and AI Engineer
- A partir dePaquistão
- Membro desdefev. de 2024
- Responde em aprox.:9 horas
Idiomas
Inglês
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Que tipo de imagens você consegue segmentar?
Posso trabalhar com imagens médicas (MRI, CT), imagens de satélite, filmagens de drones e imagens em geral. Me envie detalhes do seu dataset!
Você fornece o código-fonte?
Sim! Todos os pacotes incluem código fonte completo em Python com documentação.
O que você precisa de mim para começar?
Preciso do seu dataset (imagens + máscaras), número de classes e quaisquer requisitos específicos.

