Ich erstelle YOLO-Objekterkennung und -Tracking für Bilder und Videos

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Pakistan

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46 Aufträge abgeschlossen

AI Software Architekt, AI SaaS, RAG, Agents und Automatisierung

Ich bin Hussain, Gründer von Afaxon AI und Software-Architekt. Ich entwickle End-to-End AI SaaS-Produkte, RAG-Systeme, AI-Agenten und maßgeschneiderte AI-Automatisierungen. Ich verstehe dein System, ...

Level 2

Hat hohe Leistungskriterien erfüllt und verfügt über eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Erfüllung von Kundenerwartungen.

Über diesen Service

Erkenne Objekte in Bildern und verfolge sie durch Videos mit einer maßgeschneiderten YOLO-Lösung. Ich erstelle Objekterkennungs- und Tracking-Pipelines für Produkte, Fahrzeuge und andere vereinbarte Objektklassen.


Mit Python, PyTorch und OpenCV bereite ich deine gelabelten Daten vor, feintune einen Detektor, bewerte ihn anhand zurückgehaltener Beispiele und liefere lauffähigen Code. Tracking fügt Objekt-IDs über Frames für eine Videoquelle hinzu.


BASIC: YOLO-Detektor; bis zu 500 gelabelte Bilder und 3 Klassen.

STANDARD: Erkennung plus Tracking; bis zu 2000 gelabelte Bilder, 5 Klassen und 1 Videoquelle.

PREMIUM: Erkennung und Tracking; bis zu 5000 gelabelte Bilder, 10 Klassen, 1 Quelle, 1 API und Deployment in eine vereinbarte Umgebung.


Alle Pakete beinhalten Modelgewichte, Quellcode, Auswertungsergebnisse und Setup-Dokumentation. Größere Datensätze, mehrere Kameras und C++-Integration benötigen einen individuellen Umfang.


Sende Musterbilder/-videos, Klassenname, Annotationsformat und Zielhardware vor der Bestellung. Genauigkeit und Geschwindigkeit hängen von Daten und Hardware ab; Ziele werden nach Überprüfung vereinbart. Annotations-, Compute-/Hosting-Gebühren und laufende Überwachung sind separat. Segmentierung, OCR und allgemeine Bildverbesserung sind außerhalb dieses Gigs.

Expertise:

Bildverarbeitung

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Software-Entwicklung

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Objekterkennung

Programmiersprache:

Python

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Colab

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Andere

Tools:

Jupyter-Notizbuch

•

opencv

•

Colab

•

PyTorch

Frameworks:

PyTorch

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