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Vou construir conjuntos de dados prontos para treinamento e modelos YOLO para CCTVs e análise de vídeo

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Nikhil R
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Sobre este Serviço

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->Eu forneço conjuntos de dados de visão computacional prontos para treinamento e modelos de detecção de objetos YOLO personalizados para projetos de IA do mundo real. Este serviço foca em anotação precisa, estrutura limpa de conjuntos de dados e treinamento confiável de modelos, não em aplicativos ou implantações.

->As anotações são entregues no formato YOLO, com regras de rotulagem consistentes, índice de classes correto e caixas delimitadoras validadas. A qualidade é prioridade, pois anotações ruins arruínam modelos, então a precisão vem antes da velocidade.

->Se selecionado, também treino um modelo YOLO personalizado usando PyTorch, entregando pesos treinados, arquivos de configuração e métricas básicas de desempenho (precisão, recall, mAP, quando aplicável). Ideal para PoCs, MVPs, testes internos e pesquisa.

->Este serviço NÃO inclui integração com aplicativos ou sites, implantação de API, integração com banco de dados ou trabalho com chatbot/LLM. Entrego apenas conjuntos de dados e modelos. Se você já sabe que precisa de um conjunto de dados limpo ou de um modelo YOLO funcional para detecção de objetos, este serviço é feito para isso. Me envie uma mensagem antes de pedir se seu escopo não estiver claro.

Conheça mais sobre Nikhil R

Nikhil R

Data annotater

  • A partir deÍndia
  • Membro desdejun. de 2023
  • Idiomas

    Inglês, Hindi, Telugu
Are you looking for accurate and efficient data annotation to train your AI and machine learning models? I work with unstructured data, turning images, videos, text, and audio into clean, structured datasets ready for AI development. My Expertise Includes: Image & Video Annotation: Bounding boxes, polygons, segmentation, and object tracking. Text Annotation & NLP Tasks: Named entity recognition (NER), sentiment analysis, text classification. Audio & Speech Annotation: Transcription, speaker identification, speech tagging. Data Cleaning & Preprocessing: Removing duplicates, handling missin

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