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Addestrerò un modello di rilevamento oggetti YOLO personalizzato sul tuo dataset
Ciao, sono Burak, un Ingegnere Informatico specializzato in computer vision e deep learning.
Addestro modelli personalizzati per il rilevamento oggetti, classificazione e segmentazione delle immagini...
Informazioni su questo servizio
Hai bisogno di un modello di object detection personalizzato che funzioni con le tue immagini? Addestrerò un modello YOLO sul tuo dataset e ti consegnerò un modello pronto all'uso.
Sono un Ingegnere Informatico specializzato in computer vision. Il mio progetto recente: un sistema di rilevamento dei segnali stradali turchi per un team di veicoli autonomi che partecipa a Teknofest. Ho confrontato 9 modelli YOLO (v8, v11, v12) e ho raggiunto 0.91 mAP@0.5 su 29 classi.
Cosa ottieni:
- Controllo del dataset (errori di etichettatura, squilibrio tra classi, duplicati)
- Addestramento YOLO con Ultralytics (YOLOv8 / v11 / v12)
- Pesature addestrate (.pt) pronte per l'inferenza
- Report chiaro: mAP, precisione, recall, matrice di confusione
- Script di inferenza per eseguire il modello su immagini o video
- Esportazione in ONNX e confronto tra modelli (Premium)
Usi: rilevamento di prodotti, ispezione qualità, rilevamento traffico e veicoli, dispositivi di sicurezza, agricoltura, retail e altro ancora.
Ciò di cui ho bisogno da te:
- Immagini etichettate (formato YOLO, COCO o Pascal VOC), o immagini non etichettate più le etichette extra
- Una breve descrizione del tuo caso d'uso
Contattami prima di ordinare così possiamo confermare i tuoi dati e scegliere il pacchetto più adatto.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
Colab
Strumenti:
opencv
•
Colab
•
PyTorch
Framework:
PyTorch
•
Altro
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Le mie immagini non sono etichettate. Puoi comunque aiutarmi?
Sì. Puoi aggiungere l'extra "Data labeling" e io annoterò le tue immagini con bounding box in formato YOLO. Per dataset grandi o complessi, contattami per un'offerta personalizzata.
Quante immagini servono?
Come guida approssimativa, 100–300 immagini per classe sono un buon punto di partenza. Meno può funzionare per oggetti semplici. Controllerò i tuoi dati e ti dirò sinceramente se serve di più.
Puoi garantire una precisione specifica?
La precisione dipende principalmente dalla qualità e quantità dei dati, quindi non posso garantire un numero fisso. Spiegherò sempre i risultati, evidenzierò le classi deboli e suggerirò come migliorarle.
Quale versione di YOLO userai?
Di solito confronto YOLOv8, v11 e v12 e scelgo il miglior compromesso tra velocità e precisione per il tuo caso d'uso. Se hai bisogno di una versione specifica, basta farmelo sapere.
Il modello può funzionare su dispositivi edge o in tempo reale?
Il pacchetto Premium include esportazione ONNX, che funziona sulla maggior parte delle piattaforme. Per hardware specifico (Jetson, Raspberry Pi, ecc.), contattami prima così possiamo discutere i tuoi requisiti.
Cos'è l'app demo nel pacchetto Premium?
Una semplice interfaccia web locale (costruita con Gradio) dove puoi caricare immagini o video e vedere le rilevazioni del modello. Funziona sul tuo computer con un solo comando. L'hosting online o la creazione di un'app web o mobile completa non sono inclusi.
