Vou criar um modelo personalizado de detecção de objetos yolo com opencv

Eu construo sistemas de detecção de objetos, segmentação de imagens e rastreamento em tempo real prontos para produção usando YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9, OpenCV e PyTorch, que funcionam no mundo real, não apenas em conjuntos de dados de benchmark.

Se você precisa de um modelo que detecte objetos com precisão em imagens ou vídeos, conte pessoas, identifique defeitos em produtos ou rastreie movimentos em tempo real, você está no lugar certo.

O QUE EU CONSTRUO

- Detecção de objetos personalizada usando YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9,

 Faster R-CNN

- Rastreamento de múltiplos objetos em tempo real usando DeepSORT e SORT

- Segmentação de imagens usando Mask R-CNN, SAM e DeepLab

- Pipelines de detecção de defeitos e controle de qualidade para

 indústria

- Contagem de pessoas, análise de multidões e sistemas de fluxo de pessoas

- Detecção e reconhecimento de placas de veículos

- Pipelines de anotação de datasets personalizados e fluxos de treinamento

- Exportação de modelos para ONNX, TorchScript e Docker para implantação

- Implantação em edge em Raspberry Pi, Jetson Nano e dispositivos móveis

O QUE VOCÊ RECEBE

Cada entrega inclui código fonte Python limpo e documentado, notebooks Jupyter com resultados de testes e métricas de precisão, pesos do modelo treinado com um script de inferência pronto para rodar e um vídeo com os outputs do modelo.