Ich werde Yolov8-Objekterkennungs- und Segmentierungsmodelle entwickeln
Über diesen Service
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Ich bin Bhavya, eine Data-Science-Studentin in NYC, spezialisiert auf computer vision Pipelines mit YOLOv8, PyTorch und OpenCV. Ich entwickle Systeme, die in der Produktion funktionieren, nicht nur Demo-Skripte.
Mein letztes YOLOv8-Projekt: mAP50: 0.995 | Präzision: 0.998 | Recall: 1.00
Was ich erkennen/segmentieren kann:
- Produkte, Fehler oder Anomalien (Fertigung/Qualitätskontrolle)
- Menschen, Fahrzeuge oder Objekte (Überwachung/Sicherheit)
- Medizinische oder wissenschaftliche Bilder
- Benutzerdefinierte Klassen, wenn du sie kennzeichnen kannst, kann ich sie trainieren
Was du bekommst:
- Trainierte Modellgewichte (.pt-Datei)
- Vollständiger Validierungsbericht (mAP, Präzision, Recall, Verwirrungsmatrix)
- Inference-Skript (Python), das sofort Vorhersagen auf neuen Bildern ausführt
- Saubere Dokumentation, damit du das, was ich liefere, auch wirklich nutzen kannst
Standard & Premium beinhalten außerdem:
- Manuelle Annotation via LabelMe/Roboflow
- Streamlit-App für Echtzeit-Inferenz
- Bereitstellungshilfe
Vor der Bestellung: Schreib mir eine Nachricht mit deiner Dataset-Größe, Anzahl der Klassen und was du erkennen möchtest. Ich sage dir ehrlich, welches Paket passt.
Lass uns etwas bauen, das wirklich funktioniert.
Lerne BhavyaP kennen
Python and Data Specialist, Let's get to work
- AusVereinigte Staaten
- Mitglied seitDez. 2025
- ⌀ Antwortzeit4 Stunden
- Letzte Lieferung3 Monate
Sprachen
Englisch
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FAQ
Automatische Übersetzung
Wie gehst du mit dem Datensatz um?
Du stellst Rohbilder bereit – ich kümmere mich je nach Paket um manuelle Labeling via LabelMe oder Roboflow-Setup. Das Training läuft auf meiner lokalen GPU oder deiner Cloud-Instanz bei großen Datensätzen.
Bietest du Instanz-Segmentierung an?
Ja. Ich liefere pixelgenaue Polygonmasken mit YOLOv8/v11 – viel genauer als Bounding-Boxen und essenziell für medizinische, industrielle oder Einzelhandelsanwendungen, bei denen Präzision zählt.
Ist die UI inklusive?
Ein maßgeschneidtes Streamlit-Dashboard ist im Premium-Paket enthalten. Basic- und Standard-Pakete beinhalten trainierte Gewichte (.pt/.onnx) und einsatzbereite Inferenzskripte.
Kann das Modell in Echtzeit auf meiner Hardware laufen?
Ja. Ich optimiere für dein spezielles Setup – NVIDIA GPU, Jetson oder CPU. Export nach ONNX oder TensorRT ist möglich, um die FPS für deinen Anwendungsfall zu maximieren.

