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Ich werde ein Objekt-Erkennungsmodell trainieren und Objekte im Video zählen
Computer Vision, Bildverarbeitung und opencv-Projekte mit Python liefern
CS-Student an der North South University, Dhaka, mit Schwerpunkt auf Computer Vision. Ich trainiere und deploye Echtzeit-Erkennungsmodelle – YOLO, eigene Dataset-Annotation, OpenCV- und MediaPipe-Pipe...
Über diesen Service
Die meisten CV-Verkäufer zeigen dir eine Demo auf einem Stockfoto. Ich zeige dir Ergebnisse auf deinem Filmmaterial, bevor du bestellst.
Sende mir 510 Frames aus deinem echten Video. Innerhalb von 24 Stunden sende ich dir annotierte Erkennungen und eine ehrliche Einschätzung, ob das mit der gewünschten Genauigkeit lösbar ist. Keine Kosten, keine Verpflichtung. Wenn es nicht klappt, sage ich es dir und du sparst das Geld.
Was du bekommst
- Auf deine Daten trainiertes YOLOv8-Modell, die Gewichte gehören dir
- Datensatz-Annotation und Bereinigung in Roboflow
- Relevante Metriken: mAP50-95, Klassen-spezifische Präzision/Recall, Verwirrungsmatrix
- Ein lauffähiges Inferenzskript für Bild, Video, Webcam oder RTSP, kein Notebook, das du nicht deployen kannst
- Objektzählung, Zoneintritts- und Linienüberschreitungs-Alerts
- Export nach ONNX/TFLite für Raspberry Pi, Jetson oder Mobilgeräte
- README, damit du es bei Datenänderungen selbst neu trainieren kannst
Warum ich
Ich baue das System um das Modell herum, nicht nur das Modell. Mein letztes Projekt war eine Dual-YOLOv8-Engine für Live-Erkennung mit WebSocket-Dashboard, PostgreSQL-Logging und temporärer Alarmfilterung gegen Fehlalarme. Die meisten Detection-Gigs enden bei der .pt-Datei. Deine nicht.
Schick mir ein paar Beispiel-Frames und was du erkannt haben möchtest. Ich antworte innerhalb einer Stunde.
APIs:
Andere
Programmiersprache:
Python
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
Colab
•
PyTorch
Frameworks:
scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
•
Andere
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Bekomme ich wirklich einen kostenlosen Test vor der Bestellung?
Ja. 5–10 Frames, annotiert und innerhalb von 24 Stunden zurück, plus meine ehrliche Einschätzung zur Machbarkeit. Es kostet mich eine Stunde und spart uns beiden eine gescheiterte Bestellung.
Du hast keine Bewertungen. Warum sollte ich das riskieren?
Das sollte eigentlich nicht nötig sein. Dafür ist der kostenlose Test da – du siehst echtes Ergebnis auf deinen eigenen Daten, bevor Geld fließt.
Ich habe keine gelabelten Daten. Kannst du trotzdem helfen?
Ja – Annotation ist in Detection und Deployment enthalten. Schick mir Rohbilder oder Videos, und ich werde sie labeln.
Welche Genauigkeit werde ich erhalten?
Das hängt ganz von deiner Datenqualität, Klassenähnlichkeit und Beleuchtung ab. Nach dem kostenlosen Test gebe ich dir eine realistische Einschätzung, nicht vorher. Wer dir 99% ohne deine Footage zu sehen verspricht, rät nur 😅.
Läuft das auf einem Raspberry Pi / Jetson / Handy?
In der Regel ja, mit einem kleineren Modell und ONNX- oder TFLite-Export. Sag mir zuerst die genaue Hardware, dann sage ich dir die realistische FPS.
Besitze ich alles?
Ja!! Gewichte, Skripte, gelabelter Datensatz, alles dir. Keine Lizenzgebühren, kein Lock-in.
