Eu vou construir um modelo personalizado de detecção de objetos YOLO para você

Eu crio soluções personalizadas de visão computacional e detecção de objetos usando YOLOv8, OpenCV e Python, do dado bruto até um modelo treinado e totalmente funcional.

Exemplo de projeto: Reconhecimento Automático de Placas (ALPR)

Treinei um modelo YOLOv8 personalizado para detectar placas em imagens de veículos, integrei OCR Tesseract para ler o texto da placa e criei um aplicativo web interativo ao vivo para testes em tempo real.

Precisão de 91% na mAP50

Precisão de 85%, recall de 88%

Pipeline completo: preparação de dataset, treinamento do modelo, integração OCR, implantação

O que você vai receber:

- Um modelo de detecção treinado especificamente no seu dataset (ou em um dataset público semelhante, se você não tiver um)

- Código Python limpo e documentado

- Uma interface de demonstração simples (Gradio/Streamlit), se necessário

- Orientações para retreinar ou expandir o modelo depois

Casos de uso que posso ajudar: placas de veículos, detecção de defeitos, contagem de objetos, detecção de rosto/pessoa, reconhecimento de produtos ou qualquer tarefa de detecção personalizada.

Me envie uma mensagem com seus requisitos antes de fazer o pedido, assim posso confirmar se o escopo atende às suas necessidades. Isso ajuda a evitar atrasos e garante o melhor resultado para seu projeto.