Costruirò un'app personalizzata per il riconoscimento oggetti usando yolo e opencv

Entrambi, a seconda del pacchetto. La versione base utilizza un modello YOLO preaddestrato (80 classi comuni COCO come persone, auto, animali). Le versioni Standard e Premium includono addestramento personalizzato sulle tue classi/dataset per una maggiore precisione nel tuo caso d'uso specifico.

Sì. Posso lavorare con immagini/video grezzi e gestire etichettatura e annotazioni come parte dei pacchetti Standard/Premium, o consigliare strumenti di annotazione se preferisci farlo tu prima.

Sì — il rilevamento in tempo reale con webcam/camera IP è incluso nel pacchetto Premium. Le versioni Basic e Standard sono ottimizzate per immagini statiche o video pre-registrati; le prestazioni in tempo reale dipendono dall'hardware (si consiglia GPU per FPS fluidi).

Dipende dalla qualità del dataset, dalla complessità delle classi e dalle condizioni di illuminazione/angolazione. I modelli preaddestrati funzionano bene per oggetti comuni fin da subito. I modelli addestrati su misura di solito performano meglio sul tuo caso specifico, ma sarò sempre sincero sulla precisione realistica prima di iniziare — non dopo.

Sì, il codice sorgente e i pesi del modello addestrato sono inclusi nei pacchetti Standard e Premium. La versione Basic include lo script funzionante; l'esportazione completa del codice sorgente e del modello è disponibile come add-on.

Assolutamente sì. Posso consegnare uno script standalone o integrare il rilevamento direttamente in un'app Flask/Django/React, o in un'app desktop — basta che tu mi dica la configurazione nel requisiti dell'acquirente.

Dataset piccoli possono comunque funzionare usando tecniche come data augmentation e transfer learning, ma sarò onesto sui limiti fin dall'inizio. Per i migliori risultati, di solito consiglio almeno 100–200 immagini etichettate per classe, anche se varia in base al caso d'uso.

Sì — il pacchetto Premium include 30 giorni di supporto post-lancio. Le versioni Basic e Standard includono correzioni di bug entro la finestra di revisione; supporto continuo oltre può essere organizzato separatamente.

Per il rilevamento di immagini di base, un normale CPU va bene. Per il rilevamento in tempo reale di video/webcam con FPS decenti, si consiglia fortemente una GPU (anche una NVIDIA entry-level) — ti consiglierò in base al tuo caso d'uso specifico.

Sì, proprio così, ed è il motivo per cui serve il training personalizzato — purché tu possa fornire (o aiutarmi a trovare) immagini di esempio dell'oggetto, posso addestrare un modello per rilevarlo.