Бюджет: 2000 USD Термін: 15 днів
Доброго дня, проект виглядає надзвичайно цікавим, чудово розумію специфіку роботи з промисловими та науковими даними, де традиційні методи комп'ютерного зору CV вирішують не менше, ніж глибоке навчання. Готовий обговорити деталі задачі, характер ваших даних та поточні еталони, метрики.
Бюджет: 600 USD Термін: 30 днів
Вітаю! Готовий долучитися до розробки системи перевірки промислових зображень. Працюю з Python, PostgreSQL, FastAPI та побудовою повних конвеєрів обробки даних. Пропоную почати з аналізу датасету, підготовки 16-бітних зображень і створення базової статистичної моделі, після чого перейти до PyTorch-моделей виявлення аномалій та невідповідностей.
Бюджет: 87 USD Термін: 3 дні
Чи є сирі зображення насправді DICOS, чи це інший 16-бітний формат? Це вирішує, чи покриває pydicom це, чи потрібен спеціальний читач.
Я б почав з попередньої обробки плюс простий статистичний базовий рівень перед моделлю виявлення, а потім підключив би Postgres/pgvector для перехресної перевірки та MLflow для відстеження.
Готово приблизно за 3 дні.
