Costruirò un modello personalizzato di rilevamento oggetti yolo con opencv

Costruisco sistemi pronti per la produzione di rilevamento oggetti, segmentazione delle immagini e tracciamento in tempo reale usando YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9, OpenCV e PyTorch, che funzionano nel mondo reale, non solo su dataset di benchmark.

Se hai bisogno di un modello che rilevi con precisione oggetti in immagini o video, conti le persone, identifichi difetti nei prodotti o tracci i movimenti in tempo reale, sei nel posto giusto.

COSA COSTRUISCO

- Rilevamento oggetti personalizzato usando YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9,

 Faster R-CNN

- Tracciamento multi-oggetto in tempo reale usando DeepSORT e SORT

- Segmentazione delle immagini usando Mask R-CNN, SAM e DeepLab

- Pipeline di rilevamento difetti e controllo qualità per

 produzione

- Conteggio persone, analisi delle folle e sistemi di passaggio

- Rilevamento e riconoscimento delle targhe

- Pipeline di annotazione dataset personalizzato e workflow di training

- Esportazione del modello in ONNX, TorchScript e Docker per il deployment

- Deployment edge su Raspberry Pi, Jetson Nano e dispositivi mobili

COSA RICEVI

Ogni consegna include codice sorgente Python pulito e documentato, notebook Jupyter con risultati di test e metriche di accuratezza, pesi del modello addestrato con uno script di inferenza pronto all'uso e un video degli output del modello.