Addestrerò modello yolo di rilevamento oggetti con tensorflow keras pytorch opencv streamlit

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COSA POSSO COSTRUIRE

- Modelli di rilevamento oggetti personalizzati YOLO v5, v8, v9, v11

- Classificazione delle immagini usando architetture CNN, ANN, MLP

- Addestramento e ottimizzazione di modelli TensorFlow e Keras

- Sviluppo e ottimizzazione di modelli personalizzati PyTorch

- Sistemi di rilevamento e riconoscimento facciale

- Pipeline di rilevamento, segmentazione e tracciamento degli oggetti

- Soluzioni di elaborazione immagini e video con OpenCV

- Deployment di app web Streamlit per qualsiasi modello ML o DL

- RNN, LSTM per compiti sequenziali e serie temporali

- Implementazioni di deep learning basate sulla ricerca

COSA OTTIENI

- Modello completamente addestrato con metriche di accuratezza e perdita

- Codice sorgente pulito, ben strutturato e documentato

- Interfaccia Streamlit per previsioni in tempo reale

STRUMENTI E FRAMEWORK

- YOLO v5/v8/v9/v11, TensorFlow, Keras, PyTorch

- OpenCV, CNN, RNN, RCNN, Faster RCNN, Mask RCNN

- Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib - Streamlit, Gradio, Jupyter, Google Colab

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