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Vou construir um modelo YOLO personalizado para detecção de objetos e visão computacional
Abdul Rehman
Sobre este Serviço
Tradução automática
Você está procurando uma solução personalizada de detecção de objetos ou visão computacional para seu negócio ou projeto?
Vou criar um modelo YOLO personalizado treinado com SEU conjunto de dados
para detectar, classificar e rastrear objetos em tempo real usando
técnicas avançadas de deep learning.
O QUE EU OFEREÇO:
- Treinamento de modelo YOLO (v5/v8) personalizado com seu conjunto de dados
- Detecção, classificação e rastreamento de objetos
- Detecção em vídeo e imagem em tempo real
- Integração do modelo com Python, FastAPI ou Flask
- Pipelines de visão computacional baseados em OpenCV
- Solução pronta para implantação com código limpo
- Relatório completo de testes e avaliação de desempenho
PERFEITO PARA:
- Sistemas de segurança e vigilância
- Análise de imagens médicas
- Gestão de varejo e inventário
- Controle de qualidade industrial
- Projetos acadêmicos e de pesquisa
POR QUE ME ESCOLHER:
- Expertise profunda em PyTorch, TensorFlow e OpenCV
- Código limpo, documentado e pronto para produção
- Entrega pontual garantida
- Consultoria gratuita antes de você fazer seu pedido
Não tem certeza de qual pacote atende às suas necessidades?
Envie uma mensagem antes de pedir. Vou te orientar para a solução certa.
Vamos construir algo poderoso juntos!
Conheça mais sobre Abdul Rehman
Abdul Rehman
AI ML Engineer, Computer Vision, YOLO, Deep Learning, Python
- A partir dePaquistão
- Membro desdeago. de 2024
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Inglês, Urdu, Francês, Alemão
Hi, I’m Abdul Rehman, an AI/ML Engineer and AI Developer with hands-on professional and project experience in Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, Generative AI, LLMs, NLP, and AI Automation. I build custom AI models, YOLO systems, RAG chatbots, AI agents, web scrapers, Django and FastAPI applications, REST APIs, and cloud-based AI solutions. From data processing and model training to backend development, API integration, deployment, and optimization, I deliver complete and scalable AI solutions with clean code and reliable results.
Tradução automática
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais informações preciso fornecer para começar?
Você precisa fornecer seu conjunto de dados (imagens ou vídeo), a lista de classes de objetos que deseja detectar e seu formato de saída preferido. Se não tiver um conjunto de dados, posso orientá-lo sobre como coletar e preparar um.
Qual versão do YOLO você usa?
Eu trabalho com YOLOv5 e YOLOv8, dependendo dos requisitos do seu projeto. YOLOv8 é recomendado para a maioria dos projetos, pois oferece melhor precisão e velocidade. Vou recomendar a melhor versão para seu caso específico.
Você consegue trabalhar com um conjunto de dados pequeno?
Sim. Uso técnicas de aumento de dados para melhorar o desempenho do modelo mesmo com dados limitados. No entanto, recomenda-se um mínimo de 100 imagens por classe para uma precisão aceitável. Envie uma mensagem com o tamanho do seu conjunto de dados antes de pedir.
Em quais formatos você entregará o modelo final?
Entrego os pesos treinados do modelo nos formatos PT, ONNX ou TensorFlow SavedModel, dependendo das suas necessidades de implantação. Código fonte completo, script de inferência e documentação estão incluídos conforme seu pacote.
Você consegue implantar o modelo no meu servidor ou na nuvem?
Sim. Posso implantar seu modelo usando FastAPI ou Flask como uma API REST. Implantação na nuvem na AWS, Google Cloud ou VPS está disponível no pacote Premium. Envie uma mensagem para discutir seu ambiente de implantação.
Qual será a precisão do modelo?
A precisão depende da qualidade e do tamanho do conjunto de dados. Com um conjunto de dados limpo, bem rotulado, com 200 ou mais imagens por classe, as pontuações típicas de mAP variam de 85 a 95 por cento. Forneço um relatório completo de avaliação com cada entrega.
Você oferece revisões se o modelo não tiver um bom desempenho?
Sim. Ofereço revisões com base no seu pacote. Se o modelo tiver desempenho abaixo do esperado por problemas do meu lado, farei o retrain e reotimização sem custo adicional. Problemas de desempenho causados por conjuntos de dados de baixa qualidade podem exigir trabalho adicional.
Você consegue detectar múltiplas classes de objetos ao mesmo tempo?
Sim. YOLO é projetado para detecção multi-classe. O pacote básico suporta até 5 classes, o padrão até 15 classes, e o Premium suporta 20 ou mais classes simultaneamente em tempo real.
Você fornece o código fonte junto com o projeto?
Código fonte limpo e bem comentado está incluído nos pacotes Padrão e Premium. Compradores do pacote básico podem adicionar código fonte e pesos do modelo por mais $30 usando o extra do gig.
Não tenho certeza de qual pacote é o ideal para mim. O que devo fazer?
Envie-me uma mensagem antes de pedir. Descreva seu projeto, tamanho do conjunto de dados, número de classes e como pretende usar o modelo. Vou recomendar o pacote certo e garantir que você receba exatamente o que precisa.
