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Costruirò un modello YOLO personalizzato per il rilevamento oggetti e la computer vision
Abdul Rehman
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Stai cercando una soluzione personalizzata di rilevamento oggetti o computer vision per la tua azienda o progetto?
Costruirò un modello YOLO personalizzato addestrato sul TUO dataset
per rilevare, classificare e tracciare oggetti in tempo reale usando
tecniche di deep learning all'avanguardia.
COSA OFFRO:
- Addestramento di modello YOLO (v5/v8) personalizzato sul tuo dataset
- Rilevamento, classificazione e tracciamento di oggetti
- Rilevamento in tempo reale di video e immagini
- Integrazione del modello con Python, FastAPI o Flask
- Pipeline di computer vision basate su OpenCV
- Soluzione pronta per il deployment con codice pulito
- Test completi e rapporto di valutazione delle prestazioni
PERFETTO PER:
- Sistemi di sicurezza e sorveglianza
- Analisi di immagini mediche
- Gestione di retail e inventario
- Controllo qualità industriale
- Progetti accademici e di ricerca
PERCHÉ SCEGLIERE ME:
- Profonda esperienza in PyTorch, TensorFlow e OpenCV
- Codice pulito, documentato e pronto per la produzione
- Consegna puntuale garantita
- Consultazione gratuita prima dell'ordine
Non sei sicuro di quale pacchetto sia adatto alle tue esigenze?
Contattami prima di ordinare. Ti guiderò verso la
soluzione giusta.
Costruiamo qualcosa di potente insieme!
Scopri di più su Abdul Rehman
Abdul Rehman
AI ML Engineer, Computer Vision, YOLO, Deep Learning, Python
- DaPakistan
- Membro daago 2024
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Inglese, Urdu, Francese, Tedesco
Hi, I’m Abdul Rehman, an AI/ML Engineer and AI Developer with hands-on professional and project experience in Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, Generative AI, LLMs, NLP, and AI Automation. I build custom AI models, YOLO systems, RAG chatbots, AI agents, web scrapers, Django and FastAPI applications, REST APIs, and cloud-based AI solutions. From data processing and model training to backend development, API integration, deployment, and optimization, I deliver complete and scalable AI solutions with clean code and reliable results.
Traduzione automatica.
FAQ
Traduzione automatica.
Quali informazioni devo fornire per iniziare?
Devi fornire il tuo dataset (immagini o video), l'elenco delle classi di oggetti che vuoi rilevare e il formato di output preferito. Se non hai un dataset, posso guidarti su come raccoglierlo e prepararlo.
Quale versione di YOLO usi?
Lavoro con YOLOv5 e YOLOv8 a seconda delle esigenze del progetto. YOLOv8 è consigliato per la maggior parte dei progetti perché offre maggiore precisione e velocità. Ti consiglierò la versione migliore per il tuo caso specifico.
Puoi lavorare con un dataset piccolo?
Sì. Uso tecniche di data augmentation per migliorare le prestazioni del modello anche con dati limitati. Tuttavia, si consiglia un minimo di 100 immagini per classe per una precisione accettabile. Contattami con la dimensione del tuo dataset prima di ordinare.
In quali formati consegnerai il modello finale?
Consegno i pesi del modello addestrato in formato PT, ONNX o TensorFlow SavedModel, a seconda delle tue esigenze di deployment. Include codice sorgente completo, script di inferenza e documentazione in base al pacchetto scelto.
Puoi deployare il modello sul mio server o cloud?
Sì. Posso distribuire il tuo modello usando FastAPI o Flask come REST API. Deployment su cloud su AWS, Google Cloud o VPS disponibile nel pacchetto Premium. Contattami per discutere il tuo ambiente di deployment.
Quanto sarà preciso il modello?
La precisione dipende dalla qualità e dalla dimensione del dataset. Con un dataset pulito e ben etichettato di 200 o più immagini per classe, i punteggi mAP tipici variano dall'85 al 95 percento. Fornisco un rapporto di valutazione completo con ogni consegna.
Offri revisioni se il modello non funziona bene?
Sì. Offro revisioni in base al pacchetto scelto. Se il modello ha prestazioni inferiori a causa di problemi dalla mia parte, riaddestrerò e riottimizzerò senza costi aggiuntivi. Problemi di prestazioni causati da dataset di scarsa qualità potrebbero richiedere lavoro supplementare.
Puoi rilevare più classi di oggetti contemporaneamente?
Sì. YOLO è progettato per il rilevamento multi-classe. Il pacchetto base supporta fino a 5 classi, quello standard fino a 15, e quello premium supporta 20 o più classi contemporaneamente in tempo reale.
Fornisci il codice sorgente con il progetto?
Il codice sorgente pulito e commentato è incluso nei pacchetti Standard e Premium. Chi acquista il pacchetto base può aggiungere codice sorgente e pesi del modello per 30$ in più usando l'extra gig.
Non sono sicuro di quale pacchetto sia adatto a me. Cosa devo fare?
Contattami prima di ordinare. Descrivi il tuo progetto, la dimensione del dataset, il numero di classi e come intendi usare il modello. Ti consiglierò il pacchetto giusto e ti assicurerò di ottenere esattamente ciò di cui hai bisogno.
