Опис послуги
ПерекладЯ створюю системи комп'ютерного зору, які перетворюють потоки з камер та відео в рішення, на які може опиратися ваш продукт або виробнича лінія. Основні напрямки моєї роботи — детекція та трекінг об'єктів, класифікація зображень і сцен, розпізнавання тексту (OCR) на документах та складних промислових поверхнях, а також автоматичний контроль дефектів на виробництві. Я ведуть проект цілком: від швидкого прототипу, який показує реально досяжну точність, через збір та розмітку даних, до навченої моделі, що стабільно працює в продакшні. На кожному етапі ви спілкуєтесь саме з тією людиною, яка пише код та настроює модель.
Я починаю з ваших даних, а не з модної архітектури. Розбираю, які зображення у вас уже є, проектую схему розмітки під те, як ви приймаєте рішення, та підбираю сімейство моделей під ваш бюджет за затримкою та залізом, а не під таблиці бенчмарків. Навчаю власні детектори та класифікатори, беру на себе неприємні частини — дисбаланс класів, різне освітлення, смаз у русі, рідкі типи браку — та перевіряю все на відкладеній вибірці, що відображає реальні умови експлуатації. Коли точність впирається в стелю, я знаю, де шукати: добрі дані частіше дають прирість, ніж більша мережа, і я чесно скажу, якщо справа саме в цьому.
Впровадження — етап, на якому тихо вмирає множество проектів по зору, тому я ставлюся до нього як до повноцінного результату. Упаковую моделі за зрозумілим inference-API або оптимізую та квантую їх для роботи на edge-пристроях та вбудованих платах прямо біля камери. Ви отримуєте моніторинг, механізм збору проблемних кадрів для дообучення та документацію, за якою зможе працювати наступний інженер. Потрібна вам одноразова аналіз здійснюваності чи продакшн-система на роки вперед — я чітко очерчу обсяг та виданм те, що дійсно працює.
Типові задачи:
— Детекція та мультиоб'єктний трекінг для відео та живих потоків
— OCR-конвейери для накладних, етикеток, лічильників та гравіювання
— Автоматичний візуальний контроль дефектів на лінії
— Навчання своїх моделей та впровадження через API або edge
Я починаю з ваших даних, а не з модної архітектури. Розбираю, які зображення у вас уже є, проектую схему розмітки під те, як ви приймаєте рішення, та підбираю сімейство моделей під ваш бюджет за затримкою та залізом, а не під таблиці бенчмарків. Навчаю власні детектори та класифікатори, беру на себе неприємні частини — дисбаланс класів, різне освітлення, смаз у русі, рідкі типи браку — та перевіряю все на відкладеній вибірці, що відображає реальні умови експлуатації. Коли точність впирається в стелю, я знаю, де шукати: добрі дані частіше дають прирість, ніж більша мережа, і я чесно скажу, якщо справа саме в цьому.
Впровадження — етап, на якому тихо вмирає множество проектів по зору, тому я ставлюся до нього як до повноцінного результату. Упаковую моделі за зрозумілим inference-API або оптимізую та квантую їх для роботи на edge-пристроях та вбудованих платах прямо біля камери. Ви отримуєте моніторинг, механізм збору проблемних кадрів для дообучення та документацію, за якою зможе працювати наступний інженер. Потрібна вам одноразова аналіз здійснюваності чи продакшн-система на роки вперед — я чітко очерчу обсяг та виданм те, що дійсно працює.
Типові задачи:
— Детекція та мультиоб'єктний трекінг для відео та живих потоків
— OCR-конвейери для накладних, етикеток, лічильників та гравіювання
— Автоматичний візуальний контроль дефектів на лінії
— Навчання своїх моделей та впровадження через API або edge
