senior-computer-vision

World-class computer vision skill for image/video processing, object detection, segmentation, and visual AI systems. Expertise in PyTorch, OpenCV, YOLO, SAM, diffusion models, and vision transformers. Includes 3D vision, video analysis, real-time processing, and production deployment. Use when building vision AI systems, implementing object detection, training custom vision models, or optimizing inference pipelines.

1. Przygotuj swoje dane treningowe w katalogu data/ — upewnij się, że obrazy lub wideo są w obsługiwanym formacie (np. PNG, JPG, MP4). 2. Uruchom skrypt trenowania modelu poleceniem python scripts/vision_model_trainer.py --input data/ --output results/ — model zostanie wytrenowany i wyniki zapisane w katalogu results/. 3. Jeśli chcesz zoptymalizować istniejący projekt, użyj python scripts/inference_optimizer.py --target project/ --analyze aby przeanalizować wydajność i otrzymać rekomendacje optymalizacyjne. 4. Dla automatyzacji pełnego potoku przetwarzania danych przygotuj plik konfiguracyjny config.yaml, a następnie uruchom python scripts/dataset_pipeline_builder.py --config config.yaml --deploy — system automatycznie zbuduje i wdroży potok. 5. Monitoruj wdrożony model w produkcji za pomocą narzędzi takich jak MLflow lub Weights & Biases — umiejętność wspiera integrację z tymi platformami do śledzenia metryk i wydajności.