Ich werde feinabstimmen, um benutzerdefinierte Objekte in deinem Drone zu erkennen


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Hast du Schwierigkeiten, ein YOLOv8-Modell zu bekommen, das auf deinen spezifischen Bildern wirklich funktioniert? Ich spezialisiere mich auf Feinabstimmung von YOLOv8 auf kleinen, realen Datensätzen, inklusive Drohnenaufnahmen von elektrischer Infrastruktur, Industriekomponenten und schwer zu labelnden Objekten.
Was du bekommst: ein vollständig dokumentiertes Colab/Kaggle-Notebook, trainierte Modellgewichte (.pt), Leistungsmetriken (mAP@50, Präzision, Recall) und ein einsatzbereites Inferenzskript. Keine Black Boxes, du besitzt 100 % des Codes.
Ich habe diesen Workflow bei der Inspektion der elektrischen Verteilung (Isolatoren, Transformatoren, Leiter) angewendet und erreiche mAP@50 > 0,85 bei Datensätzen mit weniger als 300 Bildern pro Klasse.
Dieser Service ist ideal, wenn du: Drohnen- oder Kameramaterial hast und automatische Objekterkennung brauchst, ein Computer-Vision-MVP aufbaust und einen bewährten Startpunkt suchst oder eine reproduzierbare Trainingspipeline möchtest, die du bei wachsendem Dataset erneut trainieren kannst.
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- AusArgentinien
- Mitglied seitJuni 2022
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
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Spanisch, Englisch
Automatische Übersetzung
