Eu vou desenvolver modelos de detecção e segmentação de objetos yolov8

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BhavyaP
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Sobre este Serviço

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Sou Bhavya, estudante de pós-graduação em Ciência de Dados em NYC, especializada em pipelines de visão computacional usando YOLOv8, PyTorch e OpenCV. Crio sistemas que funcionam em produção, não apenas scripts de demonstração.

Meu último projeto com YOLOv8: mAP50: 0.995 | Precisão: 0.998 | Recall: 1.00

O que posso detectar/segmentar:

  • Produtos, defeitos ou anomalias (fabricação/controle de qualidade)
  • Pessoas, veículos ou objetos (vigilância/segurança)
  • <li Imagens médicas ou científicas
  • Classes personalizadas, se você puder rotulá-las, eu posso treinar

O que você vai receber:

  • Peso do modelo treinado (.pt)
  • Relatório completo de validação (mAP, Precisão, Recall, Matriz de Confusão)
  • Script de inferência (Python) que executa previsões em novas imagens instantaneamente
  • Documentação limpa para que você possa realmente usar o que entrego

Os pacotes padrão e premium também incluem:

  • Anotação manual via LabelMe/Roboflow
  • Aplicativo Streamlit para inferência em tempo real
  • Orientações para implantação

Antes de fazer seu pedido: Me envie uma mensagem com o tamanho do seu dataset, número de classes e o que você está tentando detectar. Direi honestamente qual pacote se encaixa melhor.

Vamos criar algo que realmente funcione.

Conheça mais sobre BhavyaP

BhavyaP

Python and Data Specialist, Let's get to work

5,0(1)
  • A partir deEstados Unidos
  • Membro desdedez. de 2025
  • Responde em aprox.:4 horas
  • Última entrega3 meses
  • Idiomas

    Inglês
I'm Bhavya - a Data Analytics grad student at LIU Brooklyn with a background in Engineering and 2+ years building things that actually ship. I work across the full stack: AI automation agents, computer vision systems, full-stack web apps, NLP pipelines, and KPI dashboards. I've delivered for real clients, not just notebooks. If you need something built fast, built clean, and built right - I'm your guy. I respond quick, I don't need hand-holding, and I don't stop until it works. Let's build something.

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