Vou desenvolver modelos yolov8 para detecção e rastreamento de objetos
Desenvolvedor Python e Especialista em Visão Computacional
Sobre este Serviço
Vou criar modelos personalizados de visão computacional YOLOv8 para detectar, rastrear e analisar objetos em imagens e vídeos com alta precisão e desempenho no mundo real.
Sou especialista em construir sistemas de IA prontos para produção usando YOLOv8, OpenCV e PyTorch para aplicações do mundo real, como monitoramento de segurança, vigilância, automação e análises visuais.
O que posso criar para você
- Modelos personalizados de detecção de objetos (YOLOv8)
- Rastreamento de objetos em vídeos
- Segmentação de imagens e vídeos
- Sistemas de detecção de PPE / Segurança
- Sistemas de detecção e reconhecimento facial
- Aplicativos de detecção em webcam em tempo real
- Treinamento de modelos em datasets personalizados
- Otimização de desempenho de modelos existentes
Ferramentas & Tecnologias
Python, YOLOv8, OpenCV, PyTorch, NumPy, Roboflow, Streamlit, Google Colab
Casos de uso
- Monitoramento de segurança em fábricas / locais de trabalho
- Sistemas de vigilância CCTV
- Análises de varejo (rastreamento de pessoas/objetos)
- Sistemas de automação inteligente
- Projetos de CV para pesquisa ou acadêmicos
Por que me escolher?
Modelos personalizados de YOLO treinados com mais de 35% de melhoria na precisão
Experiência em sistemas de detecção em tempo real
Foco forte em otimização (velocidade + precisão)
Código limpo e pronto para produção
APIs:
API do Google Cloud Vision
Linguagem de programação:
Python
•
Colab
Ferramentas:
opencv
•
fluxo tensor
•
PyTorch
Frameworks:
PyTorch
•
Panda
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Você consegue treinar modelos personalizados de YOLOv8?
Sim, posso treinar modelos para detecção de objetos, segmentação, classificação e estimativa de pose.
Você pode trabalhar com conjuntos de dados personalizados?
Sim, posso limpar, preparar, anotar e treinar em datasets personalizados.
Você consegue fazer a implantação da solução?
Sim, posso implantar localmente, em servidores na nuvem ou através de uma aplicação web Streamlit.

