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Costruirò un modello di rilevamento oggetti personalizzato con yolov8
Sviluppatore AI e ML RAG, YOLO, FastAPI, React
Sono Muhammad Musif, sviluppatore AI/ML e studente di CS presso FAST-NUCES (Pakistan). Costruisco AI in produzione: chatbot RAG per PDF, visione artificiale (YOLOv8, ResNet) e FastAPI + React full-sta...
Informazioni su questo servizio
Hai bisogno di un'IA che possa VEDERE e rilevare oggetti, difetti o schemi nelle immagini?
Creo soluzioni di visione artificiale personalizzate usando YOLOv8, addestrate sui tuoi dati o perfezionate da modelli collaudati.
COSA OTTIENI:
Modello YOLOv8 personalizzato (.pt weights)
Script di inferenza o API FastAPI
Metriche di valutazione (precisione, recall, mAP)
Demo con previsioni sulle tue immagini
Codice sorgente completo e documentazione
CASI D'USO:
Controllo qualità in produzione, ispezione pannelli solari, agricoltura, sicurezza, conteggio nel retail.
PERCHÉ ME:
Sono Muhammad Musif, sviluppatore AI di FAST-NUCES. Ho realizzato il rilevamento difetti pannelli solari (YOLOv8 + FastAPI + React) e il CV per malattie delle colture (ResNet18) su GitHub.
TECNO: Python, YOLOv8, OpenCV, PyTorch, FastAPI, Streamlit/React
Scrivimi il tuo caso d'uso prima di ordinare.
FAQ
Traduzione automatica.
Non ho immagini etichettate. Puoi aiutarmi?
Sì. Ti guiderò con Roboflow o LabelImg e userò data augmentation per dataset piccoli.
Quante immagini servono?
Minimo 50-100 per classe per risultati decenti. Più immagini significano maggiore precisione.
Può funzionare su un telefono o Raspberry Pi?
Sì. Posso ottimizzare a YOLOv8n nano per dispositivi edge. Aggiungi l'extra Mobile Edge.
Fai classificazione, non rilevamento?
Sì. Ho realizzato classificatori di malattie delle colture con ResNet. Scrivimi per progetti di classificazione.
