Eu farei detecção de objetos, yolo, visão computacional, projetos opencv em python
Desenvolvedor de IA e Machine Learning em Python para projetos e automações
Sobre este Serviço
Precisa de uma solução personalizada de detecção de objetos ou visão computacional? Eu treinarei do começo ao fim para você.
Serviços que ofereço:
- Detecção de objetos personalizada usando YOLOv8, YOLOv5, YOLO-NAS (modelos SOTA)
- Classificação de imagens, segmentação, estimativa de pose
- Pipelines OpenCV para processamento de vídeo em tempo real
- Pré-processamento de dados, aumento de dados e anotação
- Treinamento de modelos, ajuste fino, avaliação (mAP, precisão, recall)
- Implantação com FastAPI / Flask com endpoints REST
- Containerização com Docker
- Exportação para ONNX e TFLite para implantação em edge
Casos de uso que já trabalhei:
Inspeção de defeitos e qualidade (fabricação), detecção de pessoas e veículos (vigilância, trânsito), análise de prateleiras de varejo, monitoramento de culturas e vida selvagem, análise de filmagens de drones, imagens médicas, detecção de regiões específicas em documentos personalizados e mais.
Pilha tecnológica: Python, PyTorch, TensorFlow, YOLOv8, OpenCV, FastAPI, Docker
Sou estudante do último ano de CS. Meu projeto de conclusão é um sistema de detecção em tempo real com YOLOv8 e um painel empresarial completo em React, então essa é minha área técnica de atuação.
Escopo: Treinamentos básicos com seus dados rotulados (até 500 imagens). O pacote padrão inclui rotulagem (200 imagens) + API. Premium é serviço completo. Além do limite: $0,15 por imagem
APIs:
IA de Visão Computacional da Microsoft
Linguagem de programação:
Python
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
opencv
•
fluxo tensor
•
SimpleCV
•
PyTorch
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Qual versão do YOLO você usa para detecção de objetos?
Por padrão, YOLOv8 (rápido, preciso, fácil de implantar). YOLOv5 e YOLO-NAS disponíveis se seu caso de uso precisar deles.
Você também consegue fazer classificação de imagens ou segmentação?
Sim — classificação de imagens com backbones CNN (ResNet, EfficientNet) e segmentação de instância/semântica com YOLOv8-seg ou Mask R-CNN. Me envie seu caso de uso.
Qual precisão ou mAP posso esperar?
Depende do tamanho e da qualidade do dataset. Com mais de 500 imagens rotuladas limpas, um mAP@0.5 de 0.7 a 0.85 é comum. Objetos pequenos ou ocultos reduzem isso. Estimativa honesta antes de você pedir.
Você faz rotulagem e anotação de dados?
Sim — o pacote padrão inclui até 200 imagens rotuladas, o pacote premium até 500. Trabalhos maiores por $0,15 por imagem como complemento personalizado.
Você consegue implantar o modelo com FastAPI ou Docker?
Sim — o pacote padrão inclui endpoint de inferência com FastAPI, o pacote premium inclui implantação completa na nuvem com Docker.

