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Vou construir detecção e rastreamento de objetos usando yolo e opencv
Treino máquinas para ver o que os humanos perdem
Desenvolvedor de Visão Computacional & IA especializado em detecção de objetos, YOLO, reconhecimento facial, OCR, processamento de imagens e deep learning usando Python, PyTorch e TensorFlow. Crio sis...
Sobre este Serviço
Você está procurando uma solução confiável de detecção e rastreamento de objetos usando YOLO, OpenCV ou deep learning?
Eu crio sistemas de visão computacional de alta precisão e em tempo real para imagens, vídeos e feeds de câmeras ao vivo usando os modelos mais recentes YOLOv8 e YOLOv11.
O que eu ofereço:
- Detecção personalizada de objetos usando YOLO (v5, v8, v11)
- Rastreamento de objetos em tempo real com DeepSORT e ByteTrack
- Modelos de classificação e segmentação de imagens
- Sistemas de contagem de objetos e multidões
- Integração de IA para CCTV e vigilância
- Implantação de REST API usando FastAPI e Flask
- Detecção de defeitos para fabricação e controle de qualidade
- Otimização de modelos com ONNX e TensorRT
Por que me escolher:
- Mais de 5 anos construindo sistemas de visão computacional em produção
- Modelos treinados em datasets personalizados para seu caso de uso exato
- Entrega rápida com código Python limpo e bem comentado
- Funciona com imagens, vídeos e feeds ao vivo de webcam ou CCTV
- Revisão gratuita até seu modelo funcionar com precisão
Envie uma mensagem antes de fazer o pedido para que eu possa revisar seu dataset e confirmar o prazo de entrega.
Vamos construir seu sistema de IA de visão hoje mesmo.
Linguagem de programação:
Python
•
SQL
•
Colab
•
MLflow
•
Amazon SageMaker
Ferramentas:
opencv
•
OpenNN
•
fluxo tensor
•
MLflow
•
SimpleCV
•
CVAT
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
Google ML Kit
•
SimpleCV
•
PyTorch
Perguntas frequentes
Tradução automática
Você pode treinar o modelo para detectar objetos específicos da minha indústria, como peças de máquinas ou culturas?
Sim. Eu treino modelos YOLO personalizados com seu dataset rotulado ou ajudo você a criar um do zero. Seja peças de fábrica, produtos agrícolas ou marcas, o modelo aprende seus objetos específicos.
O sistema de detecção funciona em um Raspberry Pi ou dispositivo de borda, não apenas em um servidor na nuvem?
Sim. Eu otimize modelos usando ONNX e TensorRT para que rodem de forma eficiente em hardware de borda, incluindo Raspberry Pi, NVIDIA Jetson Nano e dispositivos similares, sem precisar de conexão com a nuvem.
O que acontece se meu dataset for muito pequeno para treinar com precisão?
Eu aplico técnicas de aumento de dados, transfer learning e dados sintéticos para melhorar a precisão do modelo mesmo com datasets pequenos de 100 a 500 imagens, o que é suficiente para a maioria das tarefas de detecção personalizadas.
