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Realizzerò un progetto di rilevamento e riconoscimento oggetti
Ingegnere di Machine Learning
Sono un ingegnere di Machine Learning dedicato, specializzato in soluzioni di Computer Vision (CV) e Deep Learning (DL). Su Fiverr, colmo il divario tra dati grezzi e applicazioni di AI potenti e scal...
Informazioni su questo servizio
Sono specializzato nell'utilizzo della potenza di YOLO (You Only Look Once) per i tuoi progetti complessi di computer vision.
Offro soluzioni esperte e all'avanguardia con YOLO per un rilevamento oggetti, segmentazione e tracking precisi. Dall'addestramento di modelli personalizzati su dati unici alla distribuzione e integrazione senza problemi, fornisco soluzioni altamente accurate ed estremamente efficienti in base alle tue esigenze specifiche.
Sblocca capacità avanzate di computer vision e prestazioni rapide in tempo reale con i miei progetti professionali YOLO.
API:
Visione artificiale Microsoft AI
Linguaggio di programmazione:
Python
•
Colab
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
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tensorflow
•
CVAT
•
Colab
•
PyTorch
Framework:
Scikit-learn
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keras
•
PyTorch
•
Panda
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Quali dati devo fornire?
Devi fornire il dataset (immagini o frame video) contenente gli oggetti che vuoi rilevare. Fondamentale, questi dati devono essere annotati con bounding box (e maschere, se è richiesta la segmentazione) in un formato standard (ad esempio, formato YOLO, formato COCO o Pascal VOC).
Cosa succede se i miei dati non sono annotati?
L'annotazione dei dati è un passaggio che richiede tempo ma è necessario. Se i tuoi dati non sono ancora etichettati, posso offrire questo servizio come Gig Extra. Contattami prima di ordinare per discutere la dimensione del tuo dataset e ottenere un preventivo personalizzato per l'annotazione, poiché questo influisce sui tempi del progetto.
Quale versione di YOLO usi?
Utilizzo principalmente le versioni più moderne ed efficienti, come YOLO11 e YOLO12, per garantire alta precisione e prestazioni in tempo reale. Tuttavia, posso lavorare anche con versioni più vecchie (come YOLOv10 o YOLOv8) se il tuo ambiente di deployment lo richiede.
Quali sono i deliverable principali del progetto?
I pesi del modello addestrato (ad esempio, file .pt). Il codice sorgente Python necessario per eseguire inferenze (previsioni) su nuove immagini/video. Un rapporto dettagliato sulle prestazioni che include metriche come mAP (mean Average Precision), Precision e Recall. Documentazione chiara su come eseguire e usare il modello.
