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Addestrerò e distribuirò modelli personalizzati di rilevamento oggetti yolo in tempo reale
Ingegnere di computer vision, YOLO e deployment in tempo reale
Ingegnere di Computer Vision specializzato in YOLO per il rilevamento di oggetti, deployment in tempo reale e auditing della qualità dei dataset.
Costruisco pipeline in PyTorch, OpenCV, YOLO e Tensor...
Informazioni su questo servizio
Addestro modelli di rilevamento YOLO che resistono anche dopo il deployment.
La maggior parte dei lavori di rilevamento sembra forte nel report ma si degrada in produzione. La causa più comune è una divisione train/test leakata: frame duplicati su entrambi i lati, o un artefatto di raccolta che il modello impara invece del tuo oggetto. Controllo prima questo, così le metriche che riporto sono le metriche che ottieni.
COSA RICEVI
Pesature del modello addestrato, pronte all'uso
Codice completo di training e inferenza, documentato
Precisione, recall, F1, mAP@50, mAP@50-95, matrice di confusione
Analisi per classe di punti di forza e di debolezza
Sintesi scritta dei modi in cui può fallire e come risolverli
DEPLOYMENT
La versione standard aggiunge un endpoint di inferenza FastAPI in Docker, un'API che la tua applicazione può chiamare.
La versione premium aggiunge esportazione ONNX e TensorRT con latenza e FPS benchmarkati sul tuo hardware di destinazione, dove la maggior parte del lavoro freelance di CV si ferma.
COSA SERVE
Immagini etichettate in YOLO, COCO o Pascal VOC. Va bene anche senza etichette, io le annoterò comunque.
Scrivimi la dimensione del dataset, il numero di classi e l'hardware di destinazione e ti dirò quale pacchetto fa per te.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
•
PyTorch
•
Altro
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Altro
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
I miei dati non sono ancora etichettati. Puoi comunque aiutarmi?
Sì. Annotare dataset di detection è un servizio a parte — bounding box o maschere poligonali, esportate in formato YOLO, COCO o VOC. Scrivimi con il numero di immagini e la lista delle classi e ti farò un preventivo per entrambi i lavori.
Quale precisione raggiungerà il modello?
Non posso promettere un numero prima di aver visto i tuoi dati, e chi lo fa sta solo indovinando. Mandami 20-30 immagini di esempio e ti darò una stima realistica di mAP raggiungibile e delle principali difficoltà prima che tu ordini.
Questo funzionerà su Jetson o su un dispositivo edge?
Sì, con il pacchetto Premium. Esporto in ONNX e costruisco un engine TensorRT mirato al tuo hardware specifico, poi faccio benchmark di latenza e FPS reali così sai il throughput effettivo prima del deployment, non dopo.
Su quale hardware addestri?
Su un RTX 5080. Gli allenamenti che altri venditori fanno in giorni qui finiscono in ore, ed è per questo che i miei tempi di consegna sono più brevi rispetto alla maggior parte dei gig in questa categoria.
E se il modello non funziona abbastanza bene?
Le revisioni sono incluse in ogni pacchetto. Se il limite sono i tuoi dati piuttosto che il training — pochi esempi, etichette incoerenti, classi ambigue — ti dirò chiaramente cosa dovrebbe cambiare e quale risultato aspettarti.
Ottengo il codice sorgente e la piena proprietà?
Sì, su entrambi, in ogni pacchetto. Ricevi il codice completo di training e inference, documentato, e possiedi tutti i deliverable in modo definitivo. Niente termini di licenza, niente tariffe ricorrenti.
