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Eu treinarei modelos YOLO personalizados para detecção, segmentação e estimativa de pose
Desenvolvedor de Visão Computacional, Treinamento de Modelos YOLO
Oi, eu sou o Alvin, estudante de mestrado em Engenharia de Biomecatrônica na Universidade Nacional de Taiwan. Construo fluxos de trabalho de visão computacional personalizados com Python e YOLO para m...
Sobre este Serviço
Eu treino modelos YOLO personalizados para detecção, segmentação de instâncias, pose/pontos-chave, classificação e caixas delimitadoras orientadas (OBB). Cada pacote cobre UMA tarefa e conjunto de dados acordados. Me envie uma mensagem com imagens de exemplo antes de fazer o pedido.
Inclui verificações de rótulos, ajuste fino, métricas de validação apropriadas para a tarefa, pesos, configurações de treinamento e código de inferência em Python.
BÁSICO $100: 500 imagens rotuladas, 3 classes, 1 execução, 7 dias.
PADRÃO $150: 1500 imagens, 5 classes, até 3 execuções, comparação e revisão de erros, 14 dias.
PRIME $300: 3000 imagens, 10 classes, até 5 execuções, exportação ONNX testada e guia de entrega, 21 dias.
Rotulagem: $50/100 imagens (5 caixas por imagem, 5 classes), ou $50/50 imagens (3 instâncias de segmentação ou objetos de pose por imagem, 3 classes). Cada uma adiciona 3 dias. A complexidade de pontos-chave e máscara deve ser acordada antes.
O treinamento usa uma NVIDIA RTX Pro 6000. Os resultados dependem da qualidade dos dados; precisão fixa não é garantida. Implantação, hospedagem e desenvolvimento de aplicativos requerem escopo separado.
Linguagem de programação:
Python
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Preciso de um conjunto de dados rotulado?
Sim. Os pacotes requerem imagens rotuladas. Extras: $50 por 100 imagens (máximo de 5 caixas por imagem, 5 classes), ou $50 por 50 imagens (máximo de 3 instâncias de segmentação ou objetos de pose por imagem, 3 classes). Cada um adiciona 3 dias. Concorde com a quantidade de pontos-chave e a complexidade da máscara antes de fazer o pedido.
O que vou receber?
Pesos treinados, configurações de treinamento, requisitos do ambiente, métricas de validação e um script de inferência em Python. O padrão inclui comparação de execuções e revisão de erros. O premium inclui exportação ONNX testada e guia de entrega. Desenvolvimento de aplicativos, hospedagem e implantação não estão incluídos.
Você pode garantir precisão?
Nenhuma precisão fixa é garantida. Eu relato métricas apropriadas para a tarefa em uma divisão de validação acordada, como mAP de detecção/máscara, métricas de pose ou precisão de classificação. A qualidade depende da diversidade dos dados e dos rótulos. Quadros relacionados e quase duplicados permanecem na mesma divisão para evitar vazamento.
O que conta como uma revisão?
Revisões cobrem correções dentro da tarefa, conjunto de dados e limite de execuções acordados. Alterar o tipo de tarefa, adicionar conjuntos de dados ou classes, experimentos extras, rastreamento ou implantação requer escopo adicional. Erros no código entregue serão corrigidos.
Qual versão do YOLO e tamanho do modelo você usará?
Concordamos na versão, tamanho do modelo e UMA tarefa: detecção, segmentação, pose, classificação ou OBB, com base em imagens de amostra e hardware alvo. Esquema de pontos-chave e compatibilidade de exportação são acordados antes do pedido. Licenças de framework e modelo dependem das ferramentas selecionadas.
Como foram produzidos os exemplos do portfólio?
Caixas PPE e máscaras de construção são previsões do YOLO. Máscaras de veículos amarelos usam SAM 2.1 Tiny com prompts de caixas selecionados manualmente e revisão, não detecção automática de veículos YOLO. Imagens de aves ilustram visualização de pose/pontos-chave. Créditos do conjunto de dados e detalhes do fluxo de trabalho estão no meu portfólio.
