Addestrerò modelli di AI aziendali per il rilevamento oggetti yolo in tempo reale


Informazioni su questo servizio
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Stai cercando una soluzione potente di Computer Vision in tempo reale? Hai bisogno di un modello personalizzato di Object Detection, Instance Segmentation o Classification addestrato precisamente sul tuo dataset unico? Non cercare oltre!
Sono un AI Engineer specializzato in Deep Learning e Computer Vision. Addestrerò un modello all’avanguardia YOLOv8 o YOLOv11 su misura per le tue esigenze specifiche, che sia per rilevamento eventi di sorveglianza, conteggio automatico di oggetti, analisi sportive o progetti di ricerca accademica.
️ Cosa offro in questo servizio:
- Preprocessing e annotazione del dataset
- Training di modelli personalizzati
- Valutazione completa
- Deploy dello script di inferenza
- Tracking e deployment (Premium)
Stack tecnico:
- Frameworks: Ultralytics YOLO, PyTorch, OpenCV
- Strumenti: Roboflow, LabelImg/Labelme
- Ambiente: Kaggle, Google Colab, Jupyter Notebooks
Nota per gli acquirenti:
- Contattami per discutere i tuoi obiettivi di progetto personalizzato, disponibilità del dataset e limiti di deployment su dispositivi edge prima di effettuare l’ordine!
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AI Engineer, Data Scientist, Machine Learning Specialist, AI Developer
- DaPakistan
- Membro dafeb 2023
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Inglese
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FAQ
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D1: Cosa devo fornire per avviare il progetto?
A: Devi fornire il tuo dataset grezzo (immagini o clip video) e una lista chiara di oggetti/classi che vuoi che il modello rilevi. Se il tuo dataset è già etichettato, fornisci le annotazioni in formato YOLO o un link di esportazione Roboflow.
Q2: E se non ho ancora un dataset etichettato?
A: Nessun problema! Se hai immagini o video grezzi, scegli i miei pacchetti Standard o Premium. Posso aiutarti con l’annotazione e la strutturazione dei dati usando strumenti come Roboflow o LabelImg per prepararlo all’addestramento.
Q3: Quali file riceverò alla consegna del progetto?
A: A seconda del tuo pacchetto, riceverai il file dei pesi del modello addestrato (best.pt), le tabelle di valutazione del modello (confusion matrix, F1-curve, ecc.) e uno script Python ottimizzato per il deployment (inference.py) per processare video o feed di telecamere live.
Q4: Questi modelli possono funzionare su dispositivi a bassa potenza come Raspberry Pi o CPU?
A: Sì! Se intendi deployare il modello su CPU o dispositivo edge, addestrerò una variante YOLO Nano (yolov8n / yolov11n) e ti aiuterò a esportarlo in formati ottimizzati come ONNX o OpenVINO per garantire alte FPS durante l’esecuzione.

