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Ich werde ein benutzerdefiniertes YOLO-Objekterkennungsmodell auf deinem Dataset trainieren
Hallo, ich bin Burak, ein Computer-Ingenieur mit Schwerpunkt auf Computer Vision und Deep Learning.
Ich trainiere maßgeschneiderte Modelle für Objekterkennung, Bildklassifikation und Segmentierung mi...
Über diesen Service
Braucht du ein maßgeschneidertes Objekterkennungsmodell, das mit deinen eigenen Bildern funktioniert? Ich trainiere ein YOLO-Modell auf deinem Datensatz und liefere dir ein Modell, das du sofort verwenden kannst.
Ich bin Computer-Ingenieur mit Schwerpunkt auf computer vision. Mein aktuelles Projekt: ein türkisches Verkehrszeichenerkennungssystem für ein autonomes Fahrzeugteam, das bei Teknofest antritt. Ich habe 9 YOLO-Modelle (v8, v11, v12) getestet und erreichte 0,91 mAP@0.5 bei 29 Klassen.
Was du bekommst:
- Überprüfung des Datensatzes (Label-Fehler, Klassenungleichgewicht, Duplikate)
- YOLO-Training mit Ultralytics (YOLOv8 / v11 / v12)
- Trainierte Gewichte (.pt), bereit für Inference
- Klare Berichte: mAP, Präzision, Recall, Verwirrungsmatrix
- Inference-Skript, um das Modell auf Bildern oder Videos auszuführen
- ONNX-Export und Modellvergleich (Premium)
Anwendungsfälle: Produkt-Erkennung, Qualitätskontrolle, Verkehrs- und Fahrzeugerkennung, Sicherheitsausrüstung, Landwirtschaft, Einzelhandel und mehr.
Was ich von dir brauche:
- Gelabelte Bilder (YOLO, COCO oder Pascal VOC Format) oder unlabeled Bilder plus die Label-Erweiterung
- Eine kurze Beschreibung deines Anwendungsfalls
Bitte schreibe mir vor der Bestellung, damit wir deine Daten bestätigen und das passende Paket auswählen können.
Programmiersprache:
Python
•
Colab
Tools:
opencv
•
Colab
•
PyTorch
Frameworks:
PyTorch
•
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FAQ
Automatische Übersetzung
Meine Bilder sind nicht gelabelt. Kannst du trotzdem helfen?
Ja. Du kannst das Extra "Daten-Labeling" hinzufügen, und ich werde deine Bilder mit Bounding-Boxen im YOLO-Format annotieren. Für große oder komplexe Datensätze schreib mir für ein individuelles Angebot.
Wie viele Bilder brauche ich?
Als grobe Richtlinie reichen 100–300 Bilder pro Klasse für einen soliden Start. Weniger können für einfache Objekte ausreichen. Ich werde deine Daten prüfen und dir ehrlich sagen, ob mehr notwendig ist.
Kannst du eine bestimmte Genauigkeit garantieren?
Die Genauigkeit hängt hauptsächlich von der Datenqualität und -menge ab, daher kann ich keine feste Zahl garantieren. Ich erkläre die Ergebnisse immer, weise auf schwache Klassen hin und schlage vor, wie man sie verbessern kann.
Welche YOLO-Version wirst du verwenden?
Ich vergleiche in der Regel YOLOv8, v11 und v12 und wähle das beste Verhältnis zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit für deinen Anwendungsfall. Wenn du eine bestimmte Version brauchst, sag einfach Bescheid.
Kann das Modell auf Edge-Geräten oder in Echtzeit laufen?
Das Premium-Paket beinhaltet den ONNX-Export, der auf den meisten Plattformen funktioniert. Für spezielle Hardware (Jetson, Raspberry Pi usw.) schreib mir vorher, damit wir deine Anforderungen besprechen können.
Was ist die Demo-App im Premium-Paket?
Eine einfache lokale Web-Oberfläche (mit Gradio gebaut), auf der du Bilder oder Videos hochladen und die Erkennungen des Modells sehen kannst. Sie läuft auf deinem eigenen Computer mit einem Befehl. Das Online-Hosting oder der Bau einer vollständigen Web- oder Mobile-App ist nicht inklusive.
