Kategorien durchsuchen
Entdecken
Fiverr Pro
Deutsch
$
USD
Ich werde Objekterkennung und Tracking mit YOLO und OpenCV aufbauen
Ich trainiere Maschinen, um zu sehen, was Menschen übersehen
Computer Vision & AI Entwickler mit Schwerpunkt auf Objekterkennung, YOLO, Gesichtserkennung, OCR, Bildverarbeitung und Deep Learning mit Python, PyTorch und TensorFlow. Ich baue Echtzeit-Erkennungssy...
Über diesen Service
Suchst du nach einer zuverlässigen Lösung für Objekterkennung und -tracking mit YOLO, OpenCV oder Deep Learning?
Ich entwickle hochpräzise, Echtzeit-Computer-Vision-Systeme für Bilder, Videos und Live-Kamera-Feeds mit den neuesten YOLOv8- und YOLOv11-Modellen.
Was ich anbiete:
- Individuelle Objekterkennung mit YOLO (v5, v8, v11)
- Echtzeit-Objekttracking mit DeepSORT und ByteTrack
- Bildklassifizierungs- und Segmentierungsmodelle
- Objekt- und Menschenmengen-Zählungssysteme
- CCTV- und Überwachungs-KI-Integration
- REST API-Implementierung mit FastAPI und Flask
- Fehlererkennung in der Produktion und Qualitätskontrolle
- Modelloptimierung mit ONNX und TensorRT
Warum du mich wählen solltest:
- Mehr als 5 Jahre Erfahrung im Bau von Produktions-Computer-Vision-Systemen
- Modelle, die auf individuellen Datensätzen für deinen genauen Anwendungsfall trainiert sind
- Schnelle Lieferung mit sauberem, gut kommentiertem Python-Code
- Funktioniert mit Bildern, Videodateien und Live-Webcam- oder CCTV-Feeds
- Kostenlose Überarbeitung, bis dein Modell genau arbeitet
Schreib mir vor der Bestellung, damit ich deinen Datensatz prüfen und die Lieferzeit bestätigen kann.
Lass uns heute dein Vision AI-System bauen.
Programmiersprache:
Python
•
SQL
•
Colab
•
MLflow
•
Amazon SageMaker
Tools:
opencv
•
OpenNN
•
tensorflow
•
MLflow
•
SimpleCV
•
CVAT
•
Colab
Frameworks:
scikit-learn
•
DeepPy
•
Google ML Kit
•
SimpleCV
•
PyTorch
FAQ
Automatische Übersetzung
Kannst du das Modell so trainieren, dass es objektspezifisch für meine Branche erkennt, wie Maschinenteile oder Ernteprodukte?
Ja. Ich trainiere individuelle YOLO-Modelle auf deinem eigenen gelabelten Datensatz oder helfe dir beim Aufbau eines solchen von Grund auf. Ob Fabrikteile, landwirtschaftliche Produkte oder Markenartikel – das Modell lernt deine spezifischen Objekte.
Funktioniert das Erkennungssystem auch auf einem Raspberry Pi oder Edge-Gerät, nicht nur in der Cloud?
Ja. Ich optimiere Modelle mit ONNX und TensorRT, damit sie effizient auf Edge-Hardware wie Raspberry Pi, NVIDIA Jetson Nano und ähnlichen Geräten laufen, ohne Cloud-Verbindung zu benötigen.
Was passiert, wenn mein Datensatz zu klein ist, um genau zu trainieren?
Ich setze Datenaugmentation, Transfer Learning und synthetische Daten ein, um die Modellgenauigkeit auch bei kleinen Datensätzen von 100 bis 500 Bildern zu verbessern, was für die meisten individuellen Erkennungsaufgaben ausreicht.
