Eu farei detecção de objetos com yolov8, detecção de defeitos e segmentação de imagens

Você precisa fornecer suas imagens ou dataset e uma ideia clara do que deve ser detectado (objetos, defeitos, produtos, etc.). Se seus dados não estiverem rotulados, posso ajudar com anotação nos pacotes Standard e Premium. Cerca de 150 a 200 imagens por classe geralmente são suficientes para começar a treinar um bom modelo.

Sim. Sou especializado em treinar modelos YOLOv8 com datasets personalizados. Cada modelo é treinado especificamente com seus dados, ao invés de resultados genéricos pré-treinados, assim é adaptado ao seu caso de uso real, como detecção de defeitos, identificação de produtos ou qualquer tarefa de detecção de objetos personalizada.

Você receberá um arquivo de modelo treinado (.pt), código de inferência em Python limpo e instruções de configuração (README). Os pacotes Standard e Premium também incluem uma interface de demonstração simples usando Streamlit para testes. O pacote Premium inclui além disso uma integração básica de API para implantação.

A precisão depende da qualidade do dataset, rotulagem e complexidade das classes. Com dados bem anotados (mais de 200 imagens por classe), o modelo pode alcançar resultados fortes, geralmente na faixa de 85 a 95% para muitas tarefas de detecção do mundo real. Também forneço métricas de avaliação com cada entrega.

Sim. Se seu dataset não estiver rotulado, posso cuidar da anotação completa, incluindo caixas delimitadoras e pré-processamento. Isso está incluído nos pacotes Standard e Premium e garante que seu dataset esteja totalmente pronto para o treinamento do modelo, sem precisar de ferramentas ou serviços adicionais.