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Ich entwickle YOLO-Objekterkennung und Computer-Vision-Anwendungen
Computer-Vision-Ingenieur
Computer Vision Engineer mit Fokus auf YOLO-Objekterkennung, Bildklassifikation, Datenannotation und Dataset-Qualitätssicherung. Ich erstelle reproduzierbare Python-Pipelines mit PyTorch, OpenCV, YOLO...
Über diesen Service
Ich werde ein YOLO-Objekterkennungsmodell mit deinem gelabelten Datensatz trainieren und evaluieren. Du erhältst reproduzierbare Ergebnisse, klare Bewertungsmetriken und eine ehrliche Erklärung der Grenzen des Modells.
Dieser Service kann umfassen:
Validierung der Dataset-Struktur und Annotationen
YOLO-Training oder Feinabstimmung
Trainings-, Validierungs- und Testkonfiguration
Präzision, Recall, mAP50, mAP50-95 und Verwirrungsmatrix
Trainierte Modellgewichte und Dataset-Konfiguration
Python-Inferenz-Quellcode
Optionale Exportmöglichkeiten nach ONNX oder TensorRT
Ich habe PCB-Fehlererkennung und Echtzeit-Gaming-Erkennungspipelines mit Python, PyTorch, OpenCV, YOLO/YOLOX, Roboflow und TensorRT aufgebaut.
Bitte schreibe mir vor der Bestellung, um die Dataset-Größe, Label-Format, Klassen, Zielhardware und Ergebnisse zu bestätigen.
Wichtig:
Du musst Bilder bereitstellen, die du verwenden darfst.
Das Dataset muss bereits gelabelt sein, es sei denn, die Annotation wird separat gekauft.
Die Genauigkeit kann erst nach Inspektion der Daten garantiert werden.
Cloud-Deployment, API-Integration und vollständige Anwendungsentwicklung sind nicht enthalten.
Expertise:
Bildverarbeitung
•
Objekterkennung
Programmiersprache:
Python
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
Andere
Frameworks:
PyTorch
•
Andere
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Muss mein Dataset gelabelt sein?
Ja. Die aufgeführten Pakete setzen ein gelabeltes Dataset voraus. YOLO TXT ist bevorzugt, und ich kann Pascal VOC XML validieren oder konvertieren. Wenn deine Bilder unlabeled sind, kontaktiere mich für ein separates Angebot zur Annotation.
Kannst du eine bestimmte Genauigkeit garantieren?
Nein. Die Leistung hängt von Bildqualität, Label-Genauigkeit, Klassenbalance, Dataset-Größe und Aufgabenkomplexität ab. Ich werde die erreichten Metriken ehrlich berichten, aber eine bestimmte Punktzahl kann ich vor der Datenbewertung nicht garantieren.
Was bekomme ich?
Je nach Paket erhältst du trainierte YOLO-Gewichte, Dataset-Konfiguration, Bewertungsmetriken, Ergebnisdiagramme, Python-Inferenzcode und Modell-Dokumentation.
Was zählt als Überarbeitung?
Eine Revision umfasst eine vernünftige Konfiguration, Schwelle oder Retrainingsanpassung mit dem Original-Dataset und der Klassenliste. Neue Bilder, neue Klassen, Reannotation oder größere Scope-Änderungen sind keine Revisionen.
Kannst du das Modell nach ONNX oder TensorRT exportieren?
Ja. Premium beinhaltet einen kompatiblen Modell-Export. Basic- und Standard-Käufer können das Extra Modell-Export kaufen. Die Kompatibilität mit TensorRT hängt von der Ziel-NVIDIA-GPU, CUDA- und TensorRT-Version ab.
Stellst du Datenannotation bereit?
Annotation ist in diesen Paketen nicht enthalten. Dein Dataset muss bereits gelabelt sein. Wenn du Bounding-Box-Annotationen oder Label-Korrekturen benötigst, schreibe mir zuerst für ein separates Angebot.
Ist Deployment oder API-Integration enthalten?
Nein. Dieses Gig umfasst Dataset-Checks, Modelltraining, Evaluation, Inferenz-Code und kompatiblen Modell-Export. Cloud-Deployment, API-Integration, Benutzeroberflächen und vollständige Anwendungen erfordern eine separate Vereinbarung.
Was, wenn mein Datensatz die Paketgrenze überschreitet?
Kaufe das Extra 500 gelabelte Bilder oder schreibe mir für ein individuelles Angebot. Bitte bestelle kein kleineres Paket, wenn dein Dataset die angegebenen Bild- oder Klassenlimits überschreitet.
