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Creerò un AI di rilevamento oggetti personalizzato con bounding box addestrato sul tuo dataset
Rilevamento oggetti, YOLOv8, OpenCV, Pose Estimation, Mediapipe, OpenPose, Software
Soluzioni di visione artificiale e deep learning alimentate dall’AI per applicazioni reali. I miei servizi includono rilevamento oggetti, YOLOv8, OpenCV, stima delle pose, Mediapipe, OpenPose, segment...
Informazioni su questo servizio
Hai un dataset unico e hai bisogno di un AI dedicato per identificare con precisione i tuoi oggetti? Creerò un modello di AI di rilevamento oggetti personalizzato con previsioni di bounding box accurate, completamente addestrato sul tuo dataset proprietario. Trasformo le tue annotazioni grezze in sistemi di rilevamento ad alte prestazioni.
Sono molto flessibile con i formati di dati, lavorando senza problemi con Pascal VOC (XML), YOLO (TXT), COCO (JSON) o CSV. Applico strategie di augmentation robuste per rendere il tuo modello resistente a variazioni di illuminazione, angoli e scala, garantendo un'alta mAP (mean Average Precision).
Questo servizio fornisce pesi completi del modello, script Python di inferenza ben documentati, strumenti di visualizzazione dei bounding box e documentazione chiara su come eseguire inferenze su media nuovi e non visti. Sblocca l'automazione per i tuoi asset di dati personalizzati. Contattami oggi e diamo vita al tuo dataset!
Linguaggio di programmazione:
Python
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R
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SQL
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NoSQL
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MLflow
Framework:
Scikit-learn
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DeepPy
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Google ML Kit
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keras
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PyTorch
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FAQ
Traduzione automatica.
In quale formato devono essere le annotazioni del mio dataset?
Accetto file di testo in formato YOLO, file JSON COCO o file XML Pascal VOC. Posso anche gestire conversioni di formato.
Puoi aiutarmi a etichettare le mie immagini grezze?
Il prezzo copre l'addestramento del modello. Se hai bisogno di un'etichettatura/annotazione estesa delle immagini, contattami per un preventivo personalizzato.
Quali metriche fornisci per dimostrare che il modello funziona?
Fornisco grafici di metriche complete, tra cui curve precision-recall, grafici di perdita e mAP (mean Average Precision)@0.5 e @0.5:0.95
