Informazioni sul servizio
TradottoCreo sistemi di visione artificiale che trasformano flussi di telecamere e video in soluzioni su cui il tuo prodotto o la tua linea di produzione possono fare affidamento. Le mie aree principali sono il rilevamento e il tracciamento degli oggetti, la classificazione di immagini e scene, il riconoscimento del testo (OCR) su documenti e superfici industriali complesse, e il controllo automatico dei difetti nella produzione. Guida l'intero progetto: da un prototipo rapido che mostra un'accuratezza raggiungibile, attraverso la raccolta e l'etichettatura dei dati, fino a un modello addestrato che funziona stabilmente in produzione. In ogni fase lavori con la persona che scrive effettivamente il codice e affina il modello.
Inizio con i tuoi dati, non con un'architettura alla moda. Valuto quali immagini hai, progetto uno schema di etichettatura basato su come prendi decisioni e scelgo una famiglia di modelli in base al tuo budget di latenza e hardware, non alle tabelle di benchmark. Addestro rilevatori e classificatori personalizzati, gestisco le parti sgradevoli — squilibrio di classe, illuminazione variabile, sfocatura da movimento, tipi di difetti rari — e valido tutto su un set di dati riservato che riflette le reali condizioni operative. Quando l'accuratezza raggiunge un limite, so dove guardare: buoni dati spesso superano una rete più grande, e ti dirò onestamente se questo è il collo di bottiglia.
Il deployment è la fase in cui molti progetti di visione falliscono silenziosamente, quindi la tratto come un deliverable completo. Impacchetto i modelli dietro un'API di inferenza pulita o li ottimizzo e quantizzo per funzionare su dispositivi edge e schede embedded proprio accanto alla telecamera. Ottieni monitoraggio, un meccanismo per raccogliere frame problematici per il riaddestramento e documentazione per il prossimo ingegnere. Che tu abbia bisogno di un controllo di fattibilità una tantum o di un sistema di produzione per gli anni a venire — definisco chiaramente il lavoro e consegno qualcosa che funzioni realmente.
Compiti tipici:
— Rilevamento e tracciamento multi-oggetto per video e flussi dal vivo
— Pipeline OCR per fatture, etichette, contatori e incisioni
— Controllo qualità visivo automatizzato sulla linea di produzione
— Addestramento di modelli personalizzati e distribuzione tramite API o edge
Inizio con i tuoi dati, non con un'architettura alla moda. Valuto quali immagini hai, progetto uno schema di etichettatura basato su come prendi decisioni e scelgo una famiglia di modelli in base al tuo budget di latenza e hardware, non alle tabelle di benchmark. Addestro rilevatori e classificatori personalizzati, gestisco le parti sgradevoli — squilibrio di classe, illuminazione variabile, sfocatura da movimento, tipi di difetti rari — e valido tutto su un set di dati riservato che riflette le reali condizioni operative. Quando l'accuratezza raggiunge un limite, so dove guardare: buoni dati spesso superano una rete più grande, e ti dirò onestamente se questo è il collo di bottiglia.
Il deployment è la fase in cui molti progetti di visione falliscono silenziosamente, quindi la tratto come un deliverable completo. Impacchetto i modelli dietro un'API di inferenza pulita o li ottimizzo e quantizzo per funzionare su dispositivi edge e schede embedded proprio accanto alla telecamera. Ottieni monitoraggio, un meccanismo per raccogliere frame problematici per il riaddestramento e documentazione per il prossimo ingegnere. Che tu abbia bisogno di un controllo di fattibilità una tantum o di un sistema di produzione per gli anni a venire — definisco chiaramente il lavoro e consegno qualcosa che funzioni realmente.
Compiti tipici:
— Rilevamento e tracciamento multi-oggetto per video e flussi dal vivo
— Pipeline OCR per fatture, etichette, contatori e incisioni
— Controllo qualità visivo automatizzato sulla linea di produzione
— Addestramento di modelli personalizzati e distribuzione tramite API o edge
