Ich werde YOLO für Objekterkennung auf deinem eigenen Datensatz trainieren

Ich werde eine YOLO-basierte Objekterkennungs-Pipeline für deinen Anwendungsfall trainieren und liefern (Ultralytics YOLOv8/YOLO11-Workflow, sofern du nichts anderes angibst).

Was du bekommst

Datensatzüberprüfung + Anleitung zum Labeling-Format (YOLO txt/COCO-Style, wie vereinbart)

Trainingssetup, Hyperparameter passend zur Datensatzgröße und reproduzierbare Trainingsnotizen

Metriken: mAP/Präzision/Recall (je nach Unterstützung deines Datensatzes), Trainingskurven wenn sinnvoll

Beste Gewichte exportieren + ein einfaches Inferenzskript/-notebook für Beispielbilder/-videos

Visualisierungsbeispiele: vorhergesagte Boxen auf einigen Bildern (oder kurzer Clip, falls im Paket enthalten)

Was ich brauche

Deine Klassenliste + Beispielbilder (oder eine klare Beschreibung der Objekte, die erkannt werden sollen)

Datensatz (Bilder + Labels) oder Zustimmung, mit einem bereitgestellten öffentlichen Datensatz für eine Demo zu arbeiten

Wichtig

Ich helfe nicht bei Überwachung, Stalking, Umgehung von Sicherheitsmaßnahmen oder illegalen Nutzungen.

Die Genauigkeit hängt von der Datenqualität, Label-Konsistenz und Menge ab. Ich setze realistische Erwartungen im Voraus.

Schreibe mir vor der Bestellung, wenn du Segmentierung (Masken), Edge-Deployment oder eine sehr große individuelle Pipeline brauchst.