Vou construir pipelines personalizadas de detecção de objetos y visão computacional com YOLO


Sobre este Serviço
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Precisa de um sistema confiável de detecção de objetos adaptado ao seu caso de uso? Eu construo pipelines de visão computacional de nível de produção usando YOLOv8/v11, OpenCV e PyTorch, desde a anotação do dataset até o treinamento, avaliação e implantação do modelo. Já implementei sistemas de monitoramento de motorista compatíveis com EuroNCAP e soluções de aviso de saída de faixa em ambientes reais na Bosch e na Novelic.
Seja para um detector treinado sob medida, um sistema de inferência em tempo real ou uma implantação otimizada para edge, entrego código limpo, bem documentado e que funciona no mundo real.
Conheça mais sobre Tbiocanin
AI Robotics Engineer with hands on experience on perception and realtime system
- A partir deSérvia
- Membro desdeabr. de 2025
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Inglês, Alemão
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Perguntas frequentes
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O que inclui o pacote básico?
Principalmente, para uma solução rápida que apenas tenha um modelo funcional na aplicação, o pacote básico suporta isso.
O que significa otimização do tamanho do modelo?
O tamanho inicial do modelo pode ser insuficiente em algumas aplicações. Existem métodos que podem ser aplicados adicionalmente para reduzir o tamanho até um limite razoável sem comprometer o desempenho.
O que significa desempenho do modelo?
Se o modelo for usado em hardware personalizado (por exemplo, GPUs), existem métodos e frameworks que podem ser incluídos para reduzir o tempo de inferência. Assim, melhorando o fluxo de trabalho, com a adição de outras soluções de software que podem ser consideradas.
Preciso ter um modelo já treinado?
Não necessariamente. Se você já tiver os dados preparados, o treinamento e validação do modelo podem ser incluídos.
