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Crearé un modelo personalizado de segmentación de imágenes con pytorch
Saniya Khan
Acerca de este Servicio
Traducción automática
He creado dos sistemas de segmentación que están en funcionamiento ahora mismo:
Detección de tumores cerebrales en escaneos de MRI con Attention UNet, mejorando un 76.6% en IoU respecto al UNet estándar
Detección de áreas inundadas a partir de imágenes de drones desplegada para casos de respuesta ante desastres
Ambos están en HuggingFace como aplicaciones interactivas reales, no solo notebooks.
Lo que entregaré:
- UNet personalizado o Attention UNet entrenado con tu conjunto de datos
- Mapas de calor Grad-CAM para que puedas ver en qué se enfoca el modelo
- Aplicación web en Streamlit que tu equipo puede usar sin tocar código
- Código fuente limpio y documentado, totalmente de tu propiedad
Trabajo con imágenes médicas, imágenes satelitales, inspección industrial y conjuntos de datos de CV en general.
¿No estás seguro si la segmentación es adecuada para tu problema? Envíame un mensaje primero y te daré una respuesta honesta.
Tecnologías: PyTorch · OpenCV · Streamlit · HuggingFace · Python
Conoce a Saniya Khan
Saniya Khan
Computer Vision and AI Engineer
- DePakistán
- Miembro desdefeb 2024
- Responde aprox. en:9 horas
Idiomas
Inglés
I specialize in Computer Vision and Deep Learning using PyTorch. I build image segmentation systems, object detection models, and AI-powered web apps.
✅ Brain Tumor Segmentation (UNet, Attention UNet, Grad-CAM)
✅ Flood Area Segmentation (Drone Imagery)
✅ Streamlit Web Apps
I deliver clean, well-documented code with fast turnaround. Let's build something amazing!
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FAQ
Traducción automática
¿Qué tipo de imágenes puedes segmentar?
Puedo trabajar con imágenes médicas (MRI, CT), imágenes satelitales, grabaciones de drones y imágenes en general. ¡Envíame los detalles de tu conjunto de datos!
¿Proporcionas el código fuente?
¡Sí! Todos los paquetes incluyen código fuente completo en Python con documentación.
¿Qué necesitas de mí para empezar?
Necesito tu conjunto de datos (imágenes + máscaras), el número de clases y cualquier requisito específico.
