Addestrerò un modello di rilevamento oggetti YOLO personalizzato sul tuo dataset

Alleno modelli personalizzati di rilevamento oggetti YOLO sul tuo dataset, partendo da immagini grezze fino a un modello funzionante e valutato. La mia esperienza combina computer vision (OpenCV, PyTorch, YOLO) con robotica reale, dove ho costruito sistemi di visione per robot subacquei competitivi usati nella MATE ROV International Competition.

Come funziona:

Mi invii il tuo dataset (etichettato o non etichettato), mi dici cosa deve essere rilevato e io mi occupo del resto: preparazione dei dati, training, valutazione e consegna.

Base: Addestra YOLO sul tuo dataset pre-etichettato (fino a 500 immagini), 1 classe di oggetti. Pesature addestrate + rapporto di accuratezza.

Standard: Fino a 3 classi di oggetti, con data augmentation e tuning degli hyperparameter per una migliore precisione. Include metriche di validazione (mAP, precisione/ricordo) + uno script di inferenza.

Premium: Revisione completa dell'annotazione del pipeline, training multi-classe, ottimizzazione del modello per il deployment (esportazione in ONNX/TensorRT), più uno script demo funzionante o API di inferenza semplice.

Stack: YOLO, PyTorch, OpenCV, Python, NumPy, Pandas.

Processo:

1. Ricevi e revisioni il tuo dataset
2. Pulisci/prepara i dati
3. Allena il modello
4. Valuta e ottimizza
5. Consegna pesature, metriche e script

Scrivimi con il tuo dataset e il caso d'uso, iniziamo ad allenare il tuo modello