Ich werde Objekterkennung mit YOLO, OpenCV, MediaPipe, Segmentierung und Python erstellen


Über diesen Service
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Hallo!
Suchst du nach Echtzeit-Objekterkennung für dein Projekt? Ich entwickle intelligente Computer-Vision-Lösungen mit YOLO (Ultralytics), CNNs, OpenCV, PyTorch und TensorFlow.
Von der Identifikation von Personen, Fahrzeugen oder beliebigen benutzerdefinierten Objekten in Bildern und Videos kann ich eine komplette Pipeline liefern, die alles abdeckt, von Datensatzvorbereitung bis Deployment.
Was du bekommst:
- Echtzeit-Erkennung mit YOLOv3/v4/v5/v8
- Benutzerdefiniertes Model-Training auf deinem Datensatz
- End-to-End-Pipeline: Labeling, Training, Testing, Deployment
- Erkennung auf Bildern, Videos oder Live-Kamera
- Objektverfolgung mit Deep SORT / ByteTrack
- Klare visuelle Ergebnisse mit Bounding-Boxen
- Model-Export zu ONNX, TensorRT oder TFLite
Technologien, die ich verwende:
- Frameworks: PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV
- Modelle: YOLO (Ultralytics), SSD, Faster R-CNN, MobileNet
- Tools: Roboflow, LabelImg, CVAT
- Entwicklung: Python, Colab, Jupyter, Streamlit, FastAPI
- Extras: NumPy, Pandas für Datenverarbeitung & Visualisierung
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- AusPakistan
- Mitglied seitMai 2022
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
- Letzte Lieferung1 Monat
Sprachen
Urdu, Englisch, Hindi
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FAQ
Automatische Übersetzung
Können Sie YOLO anhand meines benutzerdefinierten Datensatzes trainieren?
Ja! Ich kann YOLO-Modelle (v8/v9/v11/v12) auf deinem Datensatz trainieren. Du musst nur gelabelte Daten bereitstellen, oder ich helfe dir auch bei der Datenbeschriftung.
Welche Objekte kannst du erkennen?
Alles, was du willst! Von Personen und Fahrzeugen bis hin zu Produkten, Tieren oder domänenspezifischen Gegenständen, ich kann YOLO trainieren, um benutzerdefinierte Objekte zu erkennen.
