Ich werde ein benutzerdefiniertes YOLO-Objekterkennungsmodell auf deinem Dataset trainieren

Ich trainiere individuelle YOLO-Objekterkennungsmodelle auf deinem eigenen Datensatz, von Rohbildern bis zu einem funktionierenden, bewerteten Modell. Mein Hintergrund verbindet Computer Vision (OpenCV, PyTorch, YOLO) mit realer Robotik, wo ich Vision-Systeme für wettbewerbsfähige Unterwasserroboter entwickelt habe, die in der MATE ROV International Competition eingesetzt werden.

So funktioniert es:

Du schickst mir deinen Datensatz (gelabelt oder ungelabelt), sagst mir, was erkannt werden soll, und ich kümmere mich um den Rest – Datenvorbereitung, Training, Bewertung und Lieferung.

Basic: YOLO auf deinem vor-labelten Datensatz (bis zu 500 Bilder) trainieren, 1 Objektklasse. Trainierte Gewichte + Genauigkeitsbericht.

Standard: Bis zu 3 Objektklassen, mit Datenaugmentation und Hyperparameter-Optimierung für bessere Genauigkeit. Enthält Validierungsmetriken (mAP, Präzision/Recall) + ein Inferenzskript.

Premium: Vollständige Pipeline mit Annotationsüberprüfung, Multi-Klassen-Training, Modelloptimierung für Deployment (ONNX/TensorRT-Export) sowie ein funktionierendes Demo-Skript oder eine einfache Inferenz-API.

Stack: YOLO, PyTorch, OpenCV, Python, NumPy, Pandas.

Prozess:

1. Empfangen & Überprüfung deines Datensatzes
2. Daten bereinigen/vorbereiten
3. Modell trainieren
4. Bewerten + optimieren
5. Gewichte, Metriken und Skript liefern

Sende mir deine Daten und dein Anwendungsfall, lass uns dein Modell trainieren!