Ich erstelle ein individuelles yolo-Objekterkennungsmodell mit opencv

Ich entwickle produktionsreife Systeme für Objekterkennung, Bildsegmentierung und Echtzeit-Tracking mit YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9, OpenCV und PyTorch, die in der echten Welt funktionieren, nicht nur auf Benchmark-Datensätzen.

Wenn du ein Modell brauchst, das Objekte in Bildern oder Videos präzise erkennt, Personen zählt, Defekte in Produkten identifiziert oder Bewegungen in Echtzeit verfolgt, bist du hier genau richtig.

WAS ICH BAUE

- Individuelle Objekterkennung mit YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9,

 Faster R-CNN

- Echtzeit-Multi-Objekt-Tracking mit DeepSORT und SORT

- Bildsegmentierung mit Mask R-CNN, SAM und DeepLab

- Defekterkennung und Qualitätssicherungssysteme für

 Fertigung

- Personen zählen, Menschenmengen analysieren und Fußverkehrssysteme

- Kennzeichen-Erkennung und -Lesung

- Pipelines für die Annotation von benutzerdefinierten Datensätzen und Trainingsabläufe

- Modellexport nach ONNX, TorchScript und Docker für die Bereitstellung

- Edge-Deployment auf Raspberry Pi, Jetson Nano und mobilen Geräten

WAS DU BEKOMMST

Jede Lieferung umfasst sauberen und dokumentierten Python-Quellcode, Jupyter-Notebooks mit Testergebnissen und Genauigkeitsmetriken, trainierte Modellgewichte mit einem einsatzbereiten Inferenzskript und ein Video der Modelloutputs.