Vou criar modelos personalizados de detecção de objetos e reconhecimento de imagens com yolo

Precisa de um software que consiga enxergar? Eu crio sistemas de visão computacional que funcionam com seus dados, não com um conjunto de dados de demonstração organizado.

Já entreguei trabalhos de visão em produção comercialmente, incluindo um sistema de reconhecimento de cartões para um cliente europeu e um sistema automatizado de rastreamento de comportamento animal que um laboratório de pesquisa usa diariamente.

O que eu crio:

Detecção e contagem de objetos: pessoas, veículos, produtos, defeitos, em imagens ou vídeos

Classificação de imagens em suas próprias categorias

OCR: texto de documentos, recibos, cartões de identificação, leituras de medidores

Segmentação: máscaras em nível de pixel para imagens médicas e industriais

Análise de vídeo: rastreamento, reconhecimento de ações, detecção de anomalias

Escolho a arquitetura que se encaixa no problema, ao invés de forçar um framework: YOLO e RT-DETR para detecção em tempo real, Faster R-CNN quando a precisão é mais importante que a velocidade, Vision Transformers e ConvNeXt para classificação, U-Net, Mask R-CNN e SAM para segmentação, tudo em PyTorch ou TensorFlow.

Você recebe pesos treinados, código fonte em Python documentado, um relatório de desempenho com mAP, precisão e recall, além de resultados de inferência em imagens reservadas para que possa ver como ele se comporta antes de implementar.