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Vou treinar um modelo de detecção de objetos YOLO personalizado no seu conjunto de dados
Oi, eu sou o Burak, um Engenheiro de Computação especializado em visão computacional e deep learning.
Treino modelos personalizados para detecção de objetos, classificação e segmentação de imagens us...
Sobre este Serviço
Precisa de um modelo de detecção de objetos personalizado que funcione com suas próprias imagens? Eu treinarei um modelo YOLO com seu conjunto de dados e entregarei um modelo que você pode usar imediatamente.
Sou engenheiro de computação especializado em visão computacional. Meu projeto recente: um sistema de detecção de sinais de trânsito turcos para uma equipe de veículos autônomos que compete na Teknofest. Testei 9 modelos YOLO (v8, v11, v12) e alcancei 0,91 mAP@0,5 em 29 classes.
O que você recebe:
- Verificação do conjunto de dados (erros de label, desequilíbrio de classes, duplicatas)
- Treinamento YOLO com Ultralytics (YOLOv8 / v11 / v12)
- Pesos treinados (.pt) prontos para inferência
- Relatório completo: mAP, precisão, recall, matriz de confusão
- Script de inferência para rodar o modelo em imagens ou vídeos
- Exportação para ONNX e comparação de modelos (Premium)
Casos de uso: detecção de produtos, inspeção de qualidade, detecção de tráfego e veículos, equipamentos de segurança, agricultura, varejo e mais.
O que eu preciso de você:
- Imagens rotuladas (formato YOLO, COCO ou Pascal VOC), ou imagens não rotuladas mais a rotulagem adicional
- Uma breve descrição do seu caso de uso
Por favor, envie uma mensagem antes de fazer o pedido para que possamos confirmar seus dados e escolher o pacote adequado.
Linguagem de programação:
Python
•
Colab
Ferramentas:
opencv
•
Colab
•
PyTorch
Frameworks:
PyTorch
•
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Minhas imagens não estão rotuladas. Você ainda pode ajudar?
Sim. Você pode adicionar o extra "Rotulagem de dados" e eu irei anotar suas imagens com caixas delimitadoras no formato YOLO. Para conjuntos de dados grandes ou complexos, envie uma mensagem para um orçamento personalizado.
Quantas imagens eu preciso?
Como orientação geral, de 100 a 300 imagens por classe oferecem um ponto de partida sólido. Menos podem funcionar para objetos simples. Eu verificarei seus dados e direi honestamente se for necessário mais.
Você pode garantir uma precisão específica?
A precisão depende principalmente da qualidade e quantidade dos dados, então não posso garantir um número fixo. Sempre explicarei os resultados, apontarei classes fracas e sugerirei melhorias.
Qual versão do YOLO você vai usar?
Costumo comparar YOLOv8, v11 e v12 e escolher o melhor equilíbrio entre velocidade e precisão para seu caso de uso. Se precisar de uma versão específica, é só avisar.
O modelo pode rodar em dispositivos edge ou em tempo real?
O pacote Premium inclui exportação ONNX, que funciona na maioria das plataformas. Para hardware específico (Jetson, Raspberry Pi, etc.), envie uma mensagem primeiro para discutirmos seus requisitos.
O que é o app de demonstração no pacote Premium?
Uma interface web local simples (construída com Gradio) onde você pode fazer upload de imagens ou vídeos e ver as detecções do modelo. Ela roda no seu próprio computador com um comando. Hospedá-la online ou criar um app completo para web/móvel não está incluído.
