Svilupperò modelli personalizzati di rilevamento oggetti yolo e computer vision
Sviluppatore Python AI e Machine Learning per progetti e automazioni
Informazioni su questo servizio
Hai bisogno di una soluzione personalizzata di rilevamento oggetti YOLO o di computer vision per la tua attività o progetto?
Sviluppo sistemi di rilevamento oggetti alimentati dall'AI usando YOLO, Python, OpenCV e deep learning per rilevare, classificare e tracciare oggetti in immagini, video e footage CCTV.
COSA OFFRO:
- Modelli di rilevamento oggetti YOLO personalizzati
- Tracking di oggetti e analisi video in tempo reale
- Classificazione e segmentazione di immagini
- Preprocessing e annotazione di dataset
- Training, fine-tuning e valutazione del modello
- Script Python e applicazioni OpenCV
- Integrazione e deployment con FastAPI/Flask
- Codice sorgente e documentazione del modello
APPLICAZIONI:
- Sorveglianza CCTV e monitoraggio del traffico
- Rilevamento difetti in produzione
- Riconoscimento di prodotti nel retail
- Monitoraggio di agricoltura e colture
- Applicazioni di computer vision personalizzate
PERCHÉ SCEGLIERE ME?
Sono laureato in Informatica con specializzazione in AI e Machine Learning. Ho sviluppato un sistema di rilevamento violenza in tempo reale usando YOLOv8, CNN e deep learning.
Offro soluzioni pratiche di AI con codice pulito e documentazione chiara.
Scrivimi prima di ordinare per discutere del tuo progetto!
Le funzionalità e i limiti del dataset dipendono dal pacchetto che scegli.
API:
Visione artificiale Microsoft AI
Expertise:
Rilevamento di oggetti
•
Rilevamento di anomalie
Linguaggio di programmazione:
Python
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
•
tensorflow
•
SimpleCV
•
PyTorch
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Quale versione di YOLO usi per l'object detection?
Di default YOLOv8 (veloce, preciso, facile da deployare). Disponibili anche YOLOv5 e YOLO-NAS se il tuo caso d'uso ne ha bisogno.
Puoi anche gestire classificazione delle immagini o segmentazione?
Sì — classificazione con backbone CNN (ResNet, EfficientNet) e segmentazione di istanza/semantica con YOLOv8-seg o Mask R-CNN. Scrivimi il tuo caso d'uso.
Quale precisione o mAP posso aspettarmi?
Dipende dalla dimensione e qualità del dataset. Con oltre 500 immagini etichettate pulite, mAP@0.5 tra 0.7 e 0.85 è normale. Oggetti piccoli o occlusi riducono questa stima. Valutazione onesta prima di ordinare.
Gestisci anche l'etichettatura e annotazione dei dati?
Sì — il livello Standard include fino a 200 immagini etichettate, il Premium fino a 500. Lavori più grandi a 0,15$/immagine come add-on personalizzato.
Puoi deployare il modello con FastAPI o Docker?
Sì — il livello Standard include endpoint di inference con FastAPI, il Premium include deployment completo su Docker cloud.

