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Addestrerò modelli YOLO personalizzati per rilevamento, segmentazione e stima della posa
Sviluppatore di Computer Vision, addestramento modelli YOLO
Ciao, sono Alvin, studente di laurea magistrale in Biomeccatronica alla National Taiwan University. Costruisco workflow di computer vision personalizzati con Python e YOLO per la mia ricerca, che incl...
Informazioni su questo servizio
Addestro modelli YOLO personalizzati per rilevamento, segmentazione di istanza, posa/punti chiave, classificazione e bounding box orientati (OBB). Ogni pacchetto copre UN compito concordato e un dataset. Contattami con immagini di esempio prima di ordinare.
Include controlli delle etichette, messa a punto, metriche di validazione appropriate al compito, pesi, impostazioni di training e codice di inferenza Python.
BASIC $100: 500 immagini etichettate, 3 classi, 1 esecuzione, 7 giorni.
STANDARD $150: 1500 immagini, 5 classi, fino a 3 esecuzioni, confronto e revisione degli errori, 14 giorni.
PREMIUM $300: 3000 immagini, 10 classi, fino a 5 esecuzioni, esportazione ONNX testata e guida alla consegna, 21 giorni.
Etichettatura: $50/100 immagini (5 box/immagine, 5 classi), o $50/50 immagini (3 istanze di segmentazione o oggetti di posa/immagine, 3 classi). Ognuna aggiunge 3 giorni. La complessità di punti chiave e maschere deve essere concordata prima.
Il training utilizza un NVIDIA RTX Pro 6000. I risultati dipendono dalla qualità dei dati; non garantisco precisione fissa. Deployment, hosting e sviluppo app richiedono scope separato.
Linguaggio di programmazione:
Python
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Ho bisogno di un dataset etichettato?
Sì. I pacchetti richiedono immagini etichettate. Extra: $50 per 100 immagini (max 5 box/immagine, 5 classi), o $50 per 50 immagini (max 3 istanze di segmentazione o oggetti di posa/immagine, 3 classi). Ognuna aggiunge 3 giorni. Concorda il numero di punti chiave e la complessità delle maschere prima di ordinare.
Cosa riceverò?
Pesi addestrati, impostazioni di training, requisiti ambientali, metriche di validazione e uno script di inferenza Python. La versione standard include confronto tra esecuzioni e revisione degli errori. La versione premium include esportazione ONNX testata e guida alla consegna. Lo sviluppo di app, hosting e deployment non sono inclusi.
Puoi garantire l'accuratezza?
Non garantisco una precisione fissa. Riporto metriche appropriate al compito su una suddivisione di validazione concordata, come mAP di rilevamento/maschera, metriche di posa o accuratezza di classificazione. La qualità dipende dalla diversità dei dati e dalle etichette. Frame correlati e duplicati vicini rimangono nella stessa suddivisione per evitare leakage.
Cosa conta come revisione?
Le revisioni coprono correzioni all’interno del compito, dataset e limite di esecuzione concordati. Cambiare tipo di compito, aggiungere dataset o classi, esperimenti extra, tracking o deployment richiede scope aggiuntivo. Gli errori nel codice consegnato saranno corretti.
Quale versione di YOLO e dimensione del modello userai?
Concordiamo su versione, dimensione del modello e UN compito: rilevamento, segmentazione, posa, classificazione o OBB, basandoci su immagini di esempio e hardware di destinazione. Schema di punti chiave e compatibilità di esportazione sono concordati prima di ordinare. Le licenze di framework e modello dipendono dagli strumenti scelti.
Come sono stati prodotti gli esempi del portfolio?
Le scatole PPE e le maschere di edifici sono predizioni YOLO. Le maschere di veicoli gialli usano SAM 2.1 Tiny con prompt di box selezionati manualmente e revisione, non rilevamento automatico di veicoli YOLO. Le immagini di pollame illustrano la visualizzazione di posa/punti chiave. Crediti del dataset e dettagli del workflow sono nel mio portfolio.
