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Je vais concevoir un modèle de CV pour la segmentation d'images en utilisant pytorch
Data Scientist et ingénieur ML construisant des systèmes d’IA et de deep learning en production
Je conçois des systèmes ML/DL de niveau production — pas des prototypes ou démos.
Assistant de recherche à MBZUAI (Émirats arabes unis) : détection de cellules cancéreuses par IA utilisant CellViT++ d...
À propos de ce service
La plupart des freelances en vision par ordinateur vous donnent un notebook qui fonctionne sur leur machine. Je vous fournis un pipeline de production qui fonctionne sur la vôtre.
Je suis assistant de recherche à l'Université de Punjab Lahore, où j'ai développé un système de détection de cellules cancéreuses sur des lames d'histopathologie utilisant CellViT++ et l'apprentissage profond. Manuscrit en préparation pour soumission à une revue.
CE QUE JE PEUX CONSTRUIRE POUR VOUS
Classification d'images et détection d'objets
Segmentation d'images (U-Net, SegFormer)
Analyse d'images médicales (histopathologie, radiographie, IRM, scanner)
Pipeline de détection et comptage de cellules
Visualisations d'explicabilité Grad-CAM
Déploiement FastAPI + conteneurisation Docker
TECH STACK
PyTorch · OpenCV · U-Net · SegFormer
CellViT++ · YOLO · FastAPI · Docker
Streamlit · albumentations · MONAI
COMMENT COMMENCER
Envoyez-moi un message avec :
1. Vos images ou votre dataset
2. Ce que vous souhaitez détecter ou segmenter
3. Votre délai
Je vous recommanderai le bon package avant votre commande.
Collaborations en imagerie médicale et recherche bienvenues.
APIs:
Autres
Langage de programmation:
Python
•
R
•
MATLAB
•
SQL
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
tensorflow
•
MLflow
•
PyTorch
Frameworks:
Scikit-learn
•
SimpleCV
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Mon portfolio
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FAQ
Traduction automatique
Pourquoi ne pas simplement utiliser un modèle gratuit de Hugging Face ?
Les modèles pré-entraînés nécessitent un fine-tuning sur vos données, une évaluation sur vos classes, et une API déployable. Je gère l'ensemble du pipeline — entraînement, métriques, et endpoint FastAPI. C'est ce pour quoi vous payez, pas le modèle de base.
Avez-vous de l'expérience avec des images médicales ou scientifiques ?
Oui. J'ai travaillé comme assistant de recherche, en construisant un modèle de détection de cellules cancéreuses sur des lames d'histopathologie utilisant CellViT++. Manuscrit en préparation. J'applique la même méthodologie de recherche à chaque projet.
Que reçois-je exactement à la livraison ?
Poids du modèle, code source complet, rapport de performance (IoU/Dice/AUC), README, et visualisations Grad-CAM. Les versions standard et Premium incluent l'endpoint FastAPI. La version entreprise ajoute Docker et le déploiement cloud. Pas de boîtes noires.
Je n'ai pas de dataset étiqueté — pouvez-vous quand même aider ?
Oui. Je peux rechercher un dataset public adapté et l'adapter via transfer learning. Si vos données sont uniques, je vous conseillerai sur la stratégie d'étiquetage et construirai autour de ce que vous fournissez. Contactez-moi d'abord pour confirmer l'approche.
Et si le modèle ne donne pas de bons résultats ?
Je définis la métrique cible par écrit avant de commencer. Les révisions sont incluses dans chaque package pour l'ajustement et la calibration. Si vos données ne supportent pas l'objectif, je vous le dirai lors de la phase de définition — pas après la livraison.
