Svilupperò modelli yolov8 per il rilevamento e il tracciamento degli oggetti
Sviluppatore Python ed esperto di visione artificiale
Informazioni su questo servizio
Costruirò modelli personalizzati di computer vision YOLOv8 per rilevare, tracciare e analizzare oggetti in immagini e video con alta precisione e performance nel mondo reale.
Sono specializzato nella creazione di sistemi AI pronti per la produzione usando YOLOv8, OpenCV e PyTorch per applicazioni reali come monitoraggio della sicurezza, sorveglianza, automazione e analisi visiva.
Cosa posso creare per te
- Modelli personalizzati di rilevamento oggetti (YOLOv8)
- Tracciamento oggetti nei video
- Segmentazione di immagini e video
- Sistemi di rilevamento PPE / sicurezza
- Sistemi di riconoscimento e rilevamento del volto
- App di rilevamento webcam in tempo reale
- Training del modello su dataset personalizzati
- Ottimizzazione delle performance dei modelli esistenti
Strumenti & tecnologie
Python, YOLOv8, OpenCV, PyTorch, NumPy, Roboflow, Streamlit, Google Colab
Use Cases
- Monitoraggio della sicurezza in fabbrica / sul posto di lavoro
- Sistemi di sorveglianza CCTV
- Analisi retail (tracciamento persone/oggetti)
- Sistemi di automazione intelligente
- Progetti di CV per ricerca o accademici
Perché scegliere me?
Modelli YOLO personalizzati addestrati con miglioramento di +35% di precisione
Esperienza in sistemi di rilevamento in tempo reale
Forte focus sull'ottimizzazione (velocità + precisione)
Codice pulito e pronto per la produzione
API:
Google Cloud Vision API
Linguaggio di programmazione:
Python
•
Colab
Strumenti:
opencv
•
tensorflow
•
PyTorch
Framework:
PyTorch
•
Panda
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Puoi addestrare modelli YOLOv8 personalizzati?
Sì, posso addestrare modelli per il rilevamento oggetti, segmentazione, classificazione e stima della posa.
È possibile lavorare con set di dati personalizzati?
Sì, posso pulire, preparare, annotare e addestrare su dataset personalizzati.
Puoi distribuire la soluzione?
Sì, posso distribuire localmente, su server cloud o tramite un'app web Streamlit.

