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Addestrerò modelli personalizzati di rilevamento oggetti, yolo e computer vision
Sono uno sviluppatore di Computer Vision e AI con esperienza in Python, PyTorch, OpenCV e sviluppo di modelli di deep learning. Mi specializzo in object detection, sistemi ANPR, stima della posa e sol...
Informazioni su questo servizio
Stai creando un sistema di sorveglianza intelligente, uno strumento di ispezione qualità automatizzata, una soluzione di tracciamento veicoli o qualsiasi applicazione di computer vision che deve vedere e capire il mondo in tempo reale?
Trainerò un modello di rilevamento oggetti personalizzato, pronto per la produzione, adattato esattamente al tuo caso d'uso, dalla preparazione del dataset fino alla distribuzione.
Cosa posso costruirti:
- Rilevamento oggetti personalizzato (YOLO, Faster R-CNN)
- Rilevamento e tracciamento di veicoli e pedoni
- Rilevamento di difetti industriali e anomalie
- Stima della posa e riconoscimento delle attività umane
- Riconoscimento automatico delle targhe (ALPR)
- Verifica conformità PPE e monitoraggio della sicurezza
- Analisi di immagini mediche e rilevamento di anomalie
- Rilevamento di prodotti e inventario per retail e magazzini
Perché lavorare con me?
Non sono solo uno sviluppatore che esegue script di training. Sono un ML Engineer con esperienza pratica nella creazione di sistemi di computer vision reali presso il National Center of Artificial Intelligence (NCAI). I miei progetti includono:
- Sistemi di rilevamento intrusioni basati su YOLOv8
- Rilevamento di attività multimodali usando InternVL2
- Rilevamento di anomalie spinali da raggi X
- Pipeline di tracciamento veicoli e pedoni in tempo reale
API:
Google Cloud Vision API
Linguaggio di programmazione:
Python
•
Colab
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
•
tensorflow
•
Colab
•
PyTorch
Framework:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
FAQ
Traduzione automatica.
Quali tipi di oggetti puoi rilevare con YOLO?
Posso addestrare modelli YOLO per rilevare praticamente qualsiasi oggetto — persone, veicoli, animali, prodotti, difetti, DPI, targhe, anomalie mediche e altro. Se hai un dataset o puoi descrivere il caso d'uso, posso creare un modello personalizzato per te.
Devo fornire un dataset o puoi aiutarmi anche con quello?
Puoi fornire il tuo dataset, oppure posso aiutarti con la raccolta dei dati, l'annotazione (usando strumenti come Roboflow o LabelImg) e il preprocessing come parte del progetto. La preparazione del dataset è inclusa in tutti i pacchetti.
Quale versione di YOLO usi?
Lavoro principalmente con YOLOv8 (l'ultima e più precisa), ma posso lavorare anche con YOLOv5 o altre versioni a seconda dell'ambiente di deployment o delle esigenze specifiche.
Cosa riceverò come risultato finale?
Riceverai i pesi del modello addestrato (.pt), lo script di inference, le metriche di performance (mAP, precisione, recall) e tutta la documentazione. Il pacchetto Premium include anche una pipeline completa con integrazione API e deployment su cloud.
Il modello può funzionare in tempo reale su una webcam o stream video?
Sì. Posso integrare il modello con OpenCV per inference in tempo reale su webcam, stream RTSP o file video. Fammi sapere il tuo caso d'uso durante l'ordine.
Cosa succede se la precisione del mio modello non è soddisfacente?
Offro revisioni per migliorare le performance del modello. I pacchetti Standard e Premium includono test, ottimizzazione e fine-tuning del modello per garantirti un'accuratezza pronta per la produzione.
Quanti dati servono per l'addestramento?
Dipende dalla complessità del compito. In generale, 200–500 immagini annotate per classe sono un buon punto di partenza. Posso consigliarti il dataset minimo necessario per il tuo progetto durante la consulenza.
Puoi integrare il modello nella mia applicazione o API esistente?
Sì. Il pacchetto Premium include integrazione completa API usando FastAPI o Flask, così il modello può essere facilmente chiamato dalla tua app, sito web o sistema backend.
Cosa succede se non sono sicuro di quale pacchetto sia adatto a me?
Sentiti libero di scrivermi prima di ordinare! Ti farò alcune domande sul tuo caso d'uso, la dimensione del dataset e le esigenze di deployment per consigliarti la soluzione migliore.
