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Ich werde ein benutzerdefiniertes yolov8-Objekterkennungsmodell erstellen
KI- und ML-Entwickler RAG, YOLO, FastAPI, React
Ich bin Muhammad Musif, KI/ML-Entwickler und CS-Student bei FAST-NUCES (Pakistan). Ich entwickle produktionsreife KI: RAG-Chatbots für PDFs, Computer Vision (YOLOv8, ResNet) und Full-Stack mit FastAPI...
Über diesen Service
Suchst du eine KI, die Objekte, Fehler oder Muster in Bildern SEHEN und erkennen kann?
Ich entwickle maßgeschneiderte Computer-Vision-Lösungen mit YOLOv8, trainiert auf deinen Daten oder feinabgestimmt von bewährten Modellen.
WAS DU BEKOMMST:
Benutzerdefiniertes YOLOv8-Modell (.pt Gewichte)
Inference-Skript oder FastAPI API
Evaluationsmetriken (Präzision, Recall, mAP)
Demo mit Vorhersagen auf deinen Bildern
Vollständiger Quellcode und Dokumentation
Anwendungsfälle:
Fertigungsqualitätssicherung, Solarpanel-Inspektion, Landwirtschaft, Sicherheit, Einzelhandelszählung.
WARUM ICH:
Ich bin Muhammad Musif, AI-Entwickler bei FAST-NUCES. Habe Solarpanel-Fehlererkennung (YOLOv8 + FastAPI + React) und Erntekrankheiten-CV (ResNet18) auf GitHub gebaut.
TECH: Python, YOLOv8, OpenCV, PyTorch, FastAPI, Streamlit/React
Schreib mir dein Anwendungsfall, bevor du bestellst.
FAQ
Automatische Übersetzung
Ich habe keine gelabelten Bilder. Kannst du helfen?
Ja. Ich leite dich mit Roboflow oder LabelImg an und verwende Data Augmentation für kleine Datensätze.
Wie viele Bilder brauche ich?
Mindestens 50-100 pro Klasse für vernünftige Ergebnisse. Mehr Bilder bedeuten bessere Genauigkeit.
Kann das auf einem Telefon oder Raspberry Pi laufen?
Ja. Ich kann es auf YOLOv8n nano für Edge-Geräte optimieren. Füge die Mobile Edge Extra hinzu.
Machst du Klassifikation, keine Erkennung?
Ja. Ich habe ResNet-Krankheitsklassifikatoren gebaut. Schreib mir für Klassifikationsprojekte.
