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Ich werde ein Objekterkennungs- und Erkennungsprojekt durchführen
Machine Learning Engineer
Ich bin ein engagierter Machine Learning Engineer mit Schwerpunkt auf Computer Vision (CV) und Deep Learning (DL). Auf Fiverr schließe ich die Lücke zwischen Rohdaten und leistungsstarken, skalierbare...
Über diesen Service
Ich spezialisiere mich darauf, die Kraft von YOLO (You Only Look Once) für deine komplexen Computer-Vision-Projekte zu nutzen.
Ich biete fachkundige, hochmoderne YOLO-Lösungen für präzise Objekterkennung, Segmentierung und Verfolgung an. Von maßgeschneidertem Model-Training, das auf deine einzigartigen Daten abgestimmt ist, bis hin zu nahtloser Bereitstellung und Integration – ich liefere hochpräzise und äußerst effiziente Lösungen, die genau auf deine Bedürfnisse zugeschnitten sind.
Entdecke fortschrittliche Computer-Vision-Fähigkeiten und schnelle, Echtzeit-Leistung mit meinen professionellen YOLO-Projekten.
APIs:
Microsoft Computer Vision AI
Programmiersprache:
Python
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Colab
Tools:
Jupyter-Notizbuch
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opencv
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tensorflow
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CVAT
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Colab
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PyTorch
Frameworks:
scikit-learn
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keras
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PyTorch
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Panda
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Daten muss ich angeben?
Du musst den Datensatz (Bilder oder Video-Frames) bereitstellen, der die Objekte enthält, die du erkennen möchtest. Wichtig ist, dass diese Daten mit Bounding-Boxen (und Masken, falls Segmentierung erforderlich ist) in einem Standardformat (z.B. YOLO-Format, COCO-Format oder Pascal VOC-Format) annotiert sind.
Was, wenn meine Daten nicht annotiert sind?
Datenannotation ist ein zeitaufwändiger, aber notwendiger Schritt. Wenn deine Daten noch nicht gelabelt sind, kann ich diesen Service als Gig Extra anbieten. Bitte schreibe mir vor der Bestellung, um die Größe deines Datensatzes zu besprechen und ein individuelles Angebot für die Annotation zu erhalten, da dies den Projektzeitplan beeinflusst.
Welche YOLO-Version verwendest du?
Ich verwende hauptsächlich die modernsten und effizientesten Versionen, wie YOLO11 und YOLO12, um hohe Genauigkeit und Echtzeit-Leistung zu gewährleisten. Falls dein Einsatzumfeld es erfordert, kann ich auch mit älteren Versionen (wie YOLOv10 oder YOLOv8) arbeiten.
Was sind die wichtigsten Ergebnisse des Projekts?
Die trainierten Modelgewichte (z.B. .pt-Datei). Der Python-Quellcode, der notwendig ist, um Vorhersagen auf neuen Bildern/Videos durchzuführen. Ein detaillierter Leistungsbericht mit Metriken wie mAP (mean Average Precision), Precision und Recall. Klare Dokumentation, wie das Modell ausgeführt und genutzt wird.
