Натренувати різні версії моделей Computer Vision щоб отримати вищу точність (Yolo, FasterR-CNN тощо)
Ілля завжди був на зв'язку і тримав в курсі виконання проекту.
Чудовий професіонал, рекомендую до співпраці.
Шукаю досвідченого ML/DL-інженера, що спеціалізується на комп'ютерному зорі, для швидкого виконання даного завдання.
Це завдання для Вас, якщо Ви впевнено працюєте з TensorFlow / PyTorch для навчання моделей типу Yolo, Faster R-CNN, SSD, EfficientDet тощо.
Датасет вже є наявний. Супутні наукові публікації також.
Основна суть завдання - написати модель яка буде показувати вищу точність ніж у публікації 23 року (там mAP20-95 - 65%, потрібно отримати хоча б 70%).
А також натренувати інші моделі для аналізу і порівняння.
Можна або розробити повноцінний проект на Python, або використати Jupiter Notebooks.
Важливо, щоб після кожного навчання проводилось тестування і валідація, а також виводились конкретні приклади роботи моделі.
Конкретний план дій можемо скорегувати.
Бюджет: 4500 UAH Термін: 5 днів
Вітаю
Якщо на ваших даних реально видати таку точність - то я це зроблю
Був досвід з багатьма моделями і classification і object detection
Бюджет: 7000 UAH Термін: 4 дні
👋 Доброго дня!
Я ML/DL-інженер із досвідом у комп’ютерному зорі та глибинному навчанні. Працюю з PyTorch та TensorFlow, маю практику в реалізації й оптимізації моделей YOLO, Faster R-CNN, SSD, EfficientDet.
✅ Ваше завдання зрозуміле: підняти точність моделі (mAP ≥70%), провести експерименти з різними архітектурами та надати результати з тестуванням/валідацією та прикладами роботи.
✅ Маю досвід роботи з Jupyter Notebook та розробки повних проєктів на Python.
✅ Готовий узгодити план дій і реалізувати рішення у визначені терміни.
Буду радий обговорити деталі співпраці! 🚀
Веб-програмування 12 ставок 14:52
Python 76 ставок 13:05
Обробка даних 19 ставок 4 серпня
74 ставки 4 серпня