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Eu farei um projeto de detecção e reconhecimento de objetos
Engenheiro de Machine Learning
Sou um Engenheiro de Machine Learning dedicado, especializado em soluções de Visão Computacional (CV) e Deep Learning (DL). Na Fiverr, faço a ponte entre dados brutos e aplicações de IA poderosas e es...
Sobre este Serviço
Sou especialista em aproveitar o poder do YOLO (You Only Look Once) para seus projetos complexos de visão computacional.
Ofereço soluções de ponta, especializadas em YOLO, para uma detecção de objetos, segmentação e rastreamento precisos. Desde o treinamento de modelos personalizados adaptados aos seus dados exclusivos até a implantação e integração sem problemas, forneço soluções altamente precisas e extremamente eficientes de acordo com suas necessidades específicas.
Desbloqueie capacidades avançadas de visão computacional e desempenho rápido em tempo real com meus projetos profissionais de YOLO.
APIs:
IA de Visão Computacional da Microsoft
Linguagem de programação:
Python
•
Colab
Ferramentas:
caderno Jupyter
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opencv
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fluxo tensor
•
CVAT
•
Colab
•
PyTorch
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais dados preciso fornecer?
Você precisa fornecer o conjunto de dados (imagens ou quadros de vídeo) contendo os objetos que deseja detectar. Fundamentalmente, esses dados devem estar anotados com caixas delimitadoras (e máscaras, se a segmentação for necessária) em um formato padrão (por exemplo, formato YOLO, formato COCO ou Pascal VOC).
E se meus dados não estiverem anotados?
A anotação de dados é uma etapa que consome tempo, mas é necessária. Se seus dados ainda não estiverem rotulados, posso fornecer esse serviço como um Gig Extra. Por favor, envie uma mensagem antes de fazer o pedido para discutir o tamanho do seu conjunto de dados e obter uma cotação personalizada para a anotação, pois isso afeta o prazo do projeto.
Qual versão do YOLO você usa?
Eu uso principalmente as versões mais modernas e eficientes, como YOLO11 e YOLO12, para garantir alta precisão e desempenho em tempo real. No entanto, também posso trabalhar com versões mais antigas (como YOLOv10 ou YOLOv8), se o seu ambiente de implantação exigir.
Quais são os entregáveis principais do projeto?
Os pesos do modelo treinado (por exemplo, arquivo .pt). O código fonte em Python necessário para executar inferências (previsões) em novas imagens/vídeos. Um relatório detalhado de desempenho incluindo métricas como mAP (precisão média), Precisão e Recall. Documentação clara sobre como executar e usar o modelo.
