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Vou construir um modelo personalizado de detecção de objetos yolov8
Desenvolvedor de IA e ML RAG, YOLO, FastAPI, React
Sou Muhammad Musif, desenvolvedor de IA/ML e estudante de CS na FAST-NUCES (Paquistão). Construo IA de produção: chatbots RAG para PDFs, visão computacional (YOLOv8, ResNet) e full-stack FastAPI + Rea...
Sobre este Serviço
Precisa de IA que possa VER e detectar objetos, defeitos ou padrões em imagens?
Eu crio soluções personalizadas de visão computacional usando YOLOv8, treinadas com seus dados ou ajustadas a partir de modelos comprovados.
O QUE VOCÊ RECEBE:
Modelo YOLOv8 personalizado (.pt weights)
Script de inferência ou API FastAPI
Métricas de avaliação (precisão, recall, mAP)
Demo com previsões nas suas imagens
Código fonte completo e documentação
CASOS DE USO:
Controle de qualidade na fabricação, inspeção de painéis solares, agricultura, segurança, contagem no varejo.
POR QUE MIM:
Sou Muhammad Musif, desenvolvedor de IA do FAST-NUCES. Criei detecção de defeitos em painéis solares (YOLOv8 + FastAPI + React) e CV de doenças de plantas (ResNet18) no GitHub.
TÉC: Python, YOLOv8, OpenCV, PyTorch, FastAPI, Streamlit/React
Envie sua caso de uso antes de fazer o pedido.
Perguntas frequentes
Tradução automática
Não tenho imagens rotuladas. Você pode ajudar?
Sim. Vou te orientar com Roboflow ou LabelImg e usar aumento de dados para conjuntos pequenos.
Quantas imagens eu preciso?
No mínimo 50-100 por classe para resultados decentes. Mais imagens significam melhor precisão.
Isso pode rodar em um celular ou Raspberry Pi?
Sim. Posso otimizar para YOLOv8n nano para dispositivos de borda. Adicione o extra Mobile Edge.
Você faz classificação, não detecção?
Sim. Já criei classificadores de doenças de plantas com ResNet. Me envie uma mensagem para projetos de classificação.
