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Addestrerò modelli personalizzati di yolo per il riconoscimento oggetti e deep learning
Sviluppatore di Computer Vision YOLO, OpenCV, PyTorch, TensorFlow
Sono un ingegnere di Computer Vision e AI specializzato in Machine Learning, Deep Learning, OpenCV, YOLO, PyTorch e TensorFlow. Sviluppo soluzioni intelligenti per il rilevamento oggetti, classificazi...
Informazioni su questo servizio
Hai bisogno di un modello di object detection personalizzato o di deep learning che funzioni nel mondo reale? Costruisco, addestro e ottimizzo modelli YOLO (YOLOv8 / YOLO11), PyTorch e TensorFlow sul tuo dataset, con prova di accuratezza e codice che puoi eseguire.
COSA COSTRUISCO
- Object detection, tracking e conteggio personalizzati con YOLO (immagini, video, CCTV)
- Classificazione e segmentazione delle immagini (CNN, transfer learning)
- Pipeline di computer vision con OpenCV
- Correzione di overfitting, bassa mAP o scarsa accuratezza nei modelli esistenti
- Deployment: REST API (FastAPI), Docker, esportazione in ONNX
COSA OTTIENI
- Pesi addestrati + codice Python pulito e commentato
- Rapporto sulle metriche: mAP, precisione, recall, F1, matrice di confusione
- Script di inference per immagini, video e telecamera live
COME FUNZIONA: condividi il tuo dataset e obiettivo, controllo la qualità dei dati, addestro, ottimizzo e valuto, poi consegno i risultati e fornisco supporto.
STACK TECNOLOGICO: Python, PyTorch, TensorFlow, Keras, Ultralytics YOLO, OpenCV, scikit-learn, Google Colab
Scrivimi prima di ordinare con il tuo caso d'uso e la dimensione del dataset, così ti consiglierò il pacchetto più adatto.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
MATLAB
•
SQL
•
Colab
•
MLflow
Framework:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
tensorflow
FAQ
Traduzione automatica.
Puoi addestrare un modello YOLO personalizzato sul mio dataset?
Sì. Invia le tue immagini e le etichette (formato YOLO, COCO o Pascal VOC). Addestro un modello YOLOv8 o YOLO11 sui tuoi dati, lo valuto e consegno i pesi, il codice e un rapporto di accuratezza.
Ho immagini ma nessuna etichetta. Puoi annotare il mio dataset?
Sì, con l'extra di Image Annotation. Etichetto le tue immagini (bounding box o segmentazione), controllo la qualità delle etichette, poi addestro sul dataset pulito. Mandami il numero di immagini per un preventivo.
Puoi migliorare l'accuratezza del mio modello di deep learning esistente?
Sì. Condividi il tuo codice, modello e dataset. Diagnostico overfitting, squilibrio di classi e caratteristiche deboli, poi miglioro i risultati con augmentation, tuning o architettura migliori. Meglio con il pacchetto Standard.
Come posso sapere se il modello funziona? Quali metriche riporti?
Ottieni mAP, precisione, recall, F1, curve PR e una matrice di confusione misurata su un set di test riservato, più predizioni di esempio sulle tue immagini o video.
Realizzi sistemi di rilevamento, tracciamento e conteggio in tempo reale per video o CCTV?
Sì. Fornisco script di inferenza per immagini, file video, webcam e stream RTSP/CCTV. Il tracciamento e il conteggio degli oggetti sono inclusi nei pacchetti Standard e Premium.
Puoi distribuire il mio modello come API o sul cloud?
Sì. Il pacchetto Premium include un endpoint REST FastAPI con Docker e una distribuzione cloud una tantum sul tuo server (AWS, GCP o Azure). Altri pacchetti possono aggiungere la distribuzione cloud come extra.
Quali framework, strumenti e versioni di YOLO usi?
Python, PyTorch, TensorFlow/Keras, Ultralytics YOLO (YOLOv8, YOLO11 e più recenti), OpenCV, scikit-learn, ONNX e TFLite. Lavoro anche con workflow di Roboflow e Google Colab.
Posso usare il modello addestrato in un prodotto commerciale?
Ricevi il codice sorgente completo e i pesi addestrati per il tuo progetto. Nota che Ultralytics YOLO utilizza la licenza AGPL-3.0, quindi l'uso commerciale closed-source potrebbe richiedere una licenza da Ultralytics. Posso consigliare alternative.
