Ich werde eine benutzerdefinierte Objekterkennung und -erkennung mithilfe von KI durchführen

Hallo , willkommen",

Hallo, ich stelle Ihnen Objekterkennungsprojekte mit OpenCV und vorab trainierten Modellen wie (YOLOv2, YOLOv3, YOLOv7, EfficientDet, SSD usw.) zur Verfügung. Zu den Techniken gehören Datenannotation, Datenkennzeichnung, Yolo-Konfiguration, Yolo-Umschulung usw.

Ich habe viele Objekterkennungsprojekte durchgeführt, aber kürzlich abgeschlossene Projekte sind unten aufgeführt.

Autoerkennung und -zählung mit Yolo und OpenCV (Haar-Kaskade)

Objekterkennung im Live-Streaming mit SSD

Objekterkennung mithilfe des mobilen Netz-Caffe-Modells.

Erkennung chirurgischer Instrumente mit neu trainiertem Detektor anhand benutzerdefinierter Daten.

Bei neuen Objekterkennungsproblemen stehe ich zur Verfügung. Die Projektausgabe umfasst den Python-Code des entwickelten Detektors, den Datensatz für Ihre Testzwecke. Für weitere Einzelheiten können Sie mich gerne kontaktieren.

ich benutze

• Python3
• Künstliche Intelligenz
• Neuronale Netze
• Tiefes Lernen
• Tensorflow
• Polygonale Segmentierung
• Semantische Segmentierung
• Panoptische Segmentierung
• Pytorch
• Coco-Namen
• openCV (Harrcascades)
• Tensorflow
• Darkflow
• Numpy
• Text-to-Speech-Technik
• YOLO
• Begrenzungsrahmen
• labellmg, sublime, vscode
• Trainingsgesichter-Algorithmus
• XML (Pascal Voc)
• YOLO (TXT), YOLOv8
• CSV
• JSON
• COCO-Format
• Segmentierungsmaske
• Werkzeuge