Ich werde ein maßgeschneidertes YOLO-Objekterkennungsmodell für dich erstellen

Ich entwickle maßgeschneiderte Lösungen für Computer Vision und Objekterkennung mit YOLOv8, OpenCV und Python, vom Rohdaten-Input bis zu einem voll funktionsfähigen, trainierten Modell.

Beispielprojekt: Automatisierte Nummernschilderkennung (ALPR)

Ich habe ein individuelles YOLOv8-Modell trainiert, um Nummernschilder in Fahrzeugbildern zu erkennen, Tesseract OCR integriert, um den Text zu lesen, und eine interaktive Web-App für Echtzeit-Tests gebaut.

91% mAP50 Genauigkeit

85% Präzision, 88% Recall

Komplette Pipeline: Datensatzvorbereitung, Modeltraining, OCR-Integration, Deployment

Was du bekommst:

- Ein individuell trainiertes Erkennungsmodell auf deinem Datensatz (oder einem ähnlichen öffentlichen Datensatz, falls du keinen hast)

- Sauberen, dokumentierten Python-Code

- Eine einfache Demo-Oberfläche (Gradio/Streamlit), falls benötigt

- Unterstützung beim späteren Retraining oder bei Erweiterungen des Modells

Use Cases, bei denen ich helfen kann: Nummernschilder, Defekterkennung, Objekterfassung, Gesicht-/Personenerkennung, Produktidentifikation oder jede andere individuelle Erkennungsaufgabe.

Schreib mir vor der Bestellung mit deinen Anforderungen, damit ich den Umfang prüfen und Verzögerungen vermeiden kann. So erzielst du das beste Ergebnis für dein Projekt.