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Vou treinar modelos personalizados de classificação de imagens com CNN em pytorch ou tensorflow
Desenvolvedor de Visão Computacional YOLO, OpenCV, PyTorch, TensorFlow
Sou engenheiro de Visão Computacional e IA, especializado em Machine Learning, Deep Learning, OpenCV, YOLO, PyTorch e TensorFlow. Desenvolvo soluções inteligentes para detecção de objetos, classificaç...
Sobre este Serviço
Precisa de um modelo de classificação de imagens que funcione com imagens novas e não vistas? Eu construo, treino e ajusto classificadores CNN e de transferência de aprendizado em PyTorch ou TensorFlow com seu próprio conjunto de dados, e mostro provas: precisão, F1 e uma matriz de confusão.
O QUE EU CONSTRUO
- Classificação de imagens binária, multi-classe e multi-label
- Transferência de aprendizado (ResNet, EfficientNet, MobileNet) ou CNNs personalizadas
- Correções para overfitting, desequilíbrio de classes e baixa precisão
- Mapas de calor Grad-CAM que mostram onde o modelo olha
- Implantação: demonstração Gradio, FastAPI, exportação para ONNX / TFLite
O QUE VOCÊ RECEBE
- Arquivo do modelo treinado + código Python limpo e comentado
- Relatório: precisão, exatidão, recall, F1, matriz de confusão
- Script de inferência para classificar novas imagens com um comando só
COMO FUNCIONA: você envia suas imagens e seu objetivo, eu limpo e divido os dados, treino, ajusto e valido, e depois entrego os resultados e suporte.
PILHA TECNOLÓGICA: Python, PyTorch, TensorFlow, Keras, scikit-learn, torchvision, Google Colab
Precisa de detecção ou rastreamento de objetos? Veja meu gig de YOLO. Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido com suas classes e quantidade de imagens, e eu recomendarei o pacote certo.
Perguntas frequentes
Tradução automática
Você pode treinar um modelo de classificação de imagens personalizado com suas imagens?
Sim. Envie suas imagens rotuladas (uma pasta por classe ou um CSV com os rótulos). Eu treino um modelo CNN ou de transfer learning em PyTorch ou TensorFlow, valido, e entrego o modelo, o código e um relatório de precisão.
Quantas imagens eu preciso para classificação de imagens?
Depende da tarefa. Com transfer learning e aumento de dados, algumas centenas de imagens por classe geralmente funcionam, e mais dados costumam ajudar. Envie um exemplo e te direi honestamente o que esperar.
Devo usar um CNN personalizado ou transfer learning?
Para a maioria dos conjuntos de dados pequenos e médios, transfer learning (ResNet, EfficientNet, MobileNet) é mais rápido e mais preciso. Eu escolho a abordagem após um teste rápido nos seus dados e comparo as opções no pacote Standard.
Meu modelo está overfittando ou tem baixa precisão. Você consegue arrumar?
Sim. Eu verifico a qualidade dos dados, o desequilíbrio entre classes e vazamento de dados, depois aplico aumento de dados, regularização, backbones mais fortes e ajuste de hiperparâmetros. Compartilhe seu código e dataset e eu mostro as métricas antes e depois.
O que é Grad-CAM e eu vou receber isso?
Mapas de calor Grad-CAM mostram quais regiões da imagem influenciam cada previsão, o que ajuda você a confiar e depurar o modelo. Eles estão incluídos nos pacotes Standard e Premium.
O modelo pode rodar no celular, na web ou via API?
Sim. O pacote Premium inclui um app demo Gradio, um endpoint FastAPI e exportação para ONNX ou TFLite para dispositivos móveis e edge. Outros pacotes podem adicionar esses recursos como extras.
Quais frameworks e ferramentas você usa?
Python com PyTorch (torchvision), TensorFlow/Keras, scikit-learn e Google Colab. Me diga seu framework preferido que eu ajusto.
Posso usar o modelo treinado em um produto comercial?
Você recebe o código completo e o modelo treinado para seu projeto. Algumas weights pré-treinadas têm suas próprias licenças, então me diga se seu uso é comercial e eu escolho os backbones adequados.
Você fornece avaliação de modelos e análise de desempenho?
Sim. Dependendo do pacote, posso fornecer resultados de treinamento/validação, métricas de desempenho, análise de avaliação e resultados de teste/inferência.
