Budżet: 2000 USD Termin: 15 dni
Cześć, projekt wygląda niezwykle interesująco, doskonale rozumiem specyfikę pracy z danymi przemysłowymi i naukowymi, gdzie tradycyjne metody widzenia komputerowego CV rozwiązują nie mniej niż głębokie uczenie. Jestem gotów omówić szczegóły zadania, charakter twoich danych oraz aktualne wzorce, metryki.
Budżet: 600 USD Termin: 30 dni
Cześć! Jestem gotowy dołączenia do rozwoju systemu weryfikacji obrazów przemysłowych. Pracuję z Pythonem, PostgreSQL, FastAPI oraz budowaniem pełnych pipeline'ów przetwarzania danych. Proponuję zacząć od analizy zestawu danych, przygotowania 16-bitowych obrazów i stworzenia podstawowego modelu statystycznego, a następnie przejść do modeli detekcji anomalii i niezgodności w PyTorch.
Budżet: 87 USD Termin: 3 dni
Czy surowe obrazy to rzeczywiście DICOS, czy inny format 16-bitowy? To decyduje, czy pydicom to obejmuje, czy potrzebny jest niestandardowy czytnik.
Zacząłbym od wstępnego przetwarzania oraz prostego statystycznego punktu odniesienia przed modelem detekcji, a następnie podłączyłbym Postgres/pgvector do weryfikacji i MLflow do śledzenia.
Gotowe za około 3 dni.
