Ich werde Bildannotationen mit Bounding Boxes für yolov8 ML-Modelle in 24 Stunden durchführen
Über diesen Service
YOLO-fertige Datensätze für deine KI-Modelle erhalten
Trainierst du YOLOv8, YOLOv5 oder ein anderes Computer-Vision-Modell? Schlechte Annotation = Schlechte Modellgenauigkeit.
Ich liefere pixelgenaue Bounding-Box-Annotationen mit 99,5 % Genauigkeit mithilfe professioneller Tools wie CVAT.
WAS DU IN ALLEN PAKETEN BEKOMMST:
- 100 % manuelle Annotation durch Menschen - Keine KI/Auto-Tools verwendet
- YOLOv8 TXT-Format + COCO JSON, Pascal VOC XML, CSV
- classes.txt-Datei für direktes YOLO-Training inklusive
- Qualitätskontrolle vor Lieferung, um Fehler zu vermeiden
- Kommerzielle Nutzungslizenz inklusive
WARUM DU MICH ANDEREN VORZIEHEN SOLLTEST:
- Spezialisiert auf Object Detection Datensätze für KI/ML
- Saubere, konsistente Daten = Schnellere Modell-Trainingszeit + Höhere Genauigkeit
- Über 50.000 Bilder für Kunden weltweit geliefert
- 24/7 Support vor deiner Bestellung
PAKETE:
Starter 15 $: 100 Bilder, 1 Klasse, Lieferung in 24 Stunden
Standard 45 $: 500 Bilder, 3 Klassen, bester Wert
Premium 120 $: 1500 Bilder, 5 Klassen, QA-Bericht
️ WICHTIG: Schreib mir VOR der Bestellung mit deinen Beispielbildern und Klassenliste. Das hilft mir, dir ein genaues Angebot und eine schnelle Lieferung zu geben.
Klicke auf "Weiter", um jetzt zu bestellen und die Genauigkeit deines Modells zu steigern!
Technik:
Anleitung
Tagging-Typ:
Bild
FAQ
Automatische Übersetzung
`Was brauchst du, um die Arbeit zu starten?`
`Bitte sende mir: 1. Deine Bilder im ZIP-Archiv 2. Klassenliste zum Annotieren, z.B. "Auto, Person, Hund" 3. Bevorzugtes Annotation-Format. Schreib mir vor der Bestellung, um die schnellste Lieferung zu gewährleisten.`
`Welches Annotation-Format bietest du an?`
`Ich liefere standardmäßig YOLOv8 TXT-Format mit classes.txt-Datei. Auf Wunsch kann ich auch in COCO JSON, Pascal VOC XML, CSV oder jedes andere Format umwandeln – kostenlos.`
`Verwendest du KI-Tools für die Annotation?`
`Nein, ich mache 100 % manuelle Annotation mit dem CVAT-Tool. KI-Annotationen haben eine Genauigkeit von 80-85 %. Manuelle Arbeit liefert 99,5 %, was für das Training von Produktionsmodellen entscheidend ist.`

