Ich werde ein YOLO-Objekterkennungs- und Tracking-System in Python aufbauen

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Ich bin Shazim, Entwickler im Bereich Machine Learning und Computer Vision, spezialisiert auf KI-Lösungen mit Python. Ich entwickle Objekterkennungs- und Tracking-Systeme, ANPR- und OCR-Pipelines, Ges...
Über diesen Service

Willst du Fahrzeuge erkennen, Objekte verfolgen oder Menschen in aufgenommenen Videos zählen?

Ich bin Shazim. Ich entwickle YOLO-Objekterkennungs- und Tracking-Systeme mit Python, OpenCV und PyTorch, inklusive lauffähigem Code und klaren Setup-Anleitungen.

Basic: Erkennung mit Boxen und Labels in einem Video bis zu 5 Minuten.

Standard: Erkennung, Tracking-IDs und CSV-Ergebnisse in einem Video bis zu 10 Minuten.

Premium: Standardfunktionen plus eine Zähllinie und eine lokale API zur Videoverarbeitung und Ergebnisrückgabe.

Jedes Paket beinhaltet:

  • Kommentierten Python-Quellcode
  • Ein annotiertes Beispielvideo
  • Abhängigkeitsliste und Setup-Anleitung für ein vereinbartes Betriebssystem
  • Testen und Konfigurieren an deinem Filmmaterial

Die Pakete verwenden ein vortrainiertes Modell und bis zu 3 unterstützte Objekttypen. Individuelles Training, Annotation, Dashboards und Cloud-Deployment werden separat angeboten.

Genauigkeit und Geschwindigkeit hängen von deinem Filmmaterial und deiner Hardware ab.

Schick mir eine kurze Video-Probe, die Objekte, die erkannt werden sollen, und deine gewünschten Ergebnisse. Ich prüfe die Eignung und helfe dir bei der Auswahl eines Pakets.

Expertise:

Bildverarbeitung

•

Software-Entwicklung

•

Objekterkennung

Programmiersprache:

Python

Tools:

Jupyter-Notizbuch

•

opencv

•

tensorflow

•

Colab

•

PyTorch

Frameworks:

scikit-learn

•

DeepPy

•

keras

•

PyTorch

•

Panda

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