Ich erstelle eigene Objekt-Erkennungs- und Bildklassifikationsmodelle mit yolo

Suchst du nach Software, die sehen kann? Ich entwickle Computer-Vision-Systeme, die auf deinen Daten laufen, nicht auf einem sauberen Demo-Datensatz.

Ich habe kommerziell Produktions-Visionsarbeit geliefert, darunter ein Karten-Erkennungssystem für einen europäischen Kunden und ein automatisiertes Tierverhaltens-Tracking-System, das ein Forschungslabor jetzt täglich nutzt.

Was ich entwickle:

Objekterkennung und Zählung: Menschen, Fahrzeuge, Produkte, Fehler in Bildern oder Videos

Bilderklassifikation in deine eigenen Kategorien

OCR: Text aus Dokumenten, Quittungen, Ausweisen, Zählerständen

Segmentierung: Pixelgenaue Masken für medizinische und industrielle Bildgebung

Videoanalyse: Tracking, Aktions-Erkennung, Anomalie-Erkennung

Ich wähle die Architektur passend zum Problem, anstatt eine Framework aufzuzwingen: YOLO und RT-DETR für Echtzeit-Erkennung, Faster R-CNN wenn Genauigkeit wichtiger ist als Geschwindigkeit, Vision Transformers und ConvNeXt für Klassifikation, U-Net, Mask R-CNN und SAM für Segmentierung, alles in PyTorch oder TensorFlow.

Du erhältst trainierte Gewichte, dokumentierten Python-Quellcode, einen Leistungsbericht mit mAP, Präzision und Recall sowie Inferenz-Ergebnisse auf zurückgehaltenen Bildern, damit du sehen kannst, wie es vor dem Einsatz funktioniert.