Vou treinar um modelo de visão computacional personalizado para detecção ou contagem de defeitos
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Sobre este Serviço
Experiência prática em projetos reais de visão computacional industrial, modelos de detecção de objetos e classificação de defeitos treinados em hardware local com anotação no formato COCO, contagem de objetos baseada em contorno e separação de falsos positivos de defeitos reais em uma linha de produção ao vivo.
O que está incluído:
- Modelo treinado sob medida para sua tarefa específica de detecção ou contagem
- Anotação no formato COCO das suas imagens (feita por mim, ou vou te orientar na preparação)
- Validação de precisão em um conjunto de testes reservado antes da entrega
- Código de inferência pronto para rodar, para que você possa testar em novas imagens sozinho
- Documentação explicando como o modelo funciona e como usá-lo
Minha abordagem começa com um teste de viabilidade em uma pequena amostra das suas imagens, para que você saiba a precisão real do modelo antes de investir em um pacote maior. Entrego um modelo treinado e um código de inferência funcional; integrar isso na sua linha de produção ou software existente será feito em conjunto, com base na sua configuração.
Linguagem de programação:
Python
Ferramentas:
caderno Jupyter
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opencv
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fluxo tensor
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CVAT
Frameworks:
keras
•
PyTorch
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais dados você precisa de mim?
Idealmente, uma amostra das suas imagens (formato COCO se você já tiver anotações). Se ainda não tiver anotações, vou te orientar sobre como coletar e preparar a amostra.
Qual será a precisão do modelo?
Depende da qualidade e quantidade dos seus dados. É exatamente por isso que o pacote Básico é um teste de viabilidade primeiro: você obtém números reais de precisão nas suas próprias imagens antes de decidir por um pacote maior.
