Ich führe präzise Bildannotation und Datenlabeling für yolo, coco, voc durch

Trainierst du ein YOLO- oder Objekterkennungsmodell, bekommst aber keine guten Ergebnisse?

Schlechte Annotation = schlechter mAP.

Ich biete präzise, 100% manuelle Bildannotation, um dir zu helfen, hochpräzise ML-Modelle zu trainieren.

Ich bin Informatikstudent und ML-Enthusiast mit praktischer Erfahrung im Training von YOLO v8 / v10 Modellen, daher weiß ich, wie kleine Labeling-Fehler die Modellleistung beeinflussen.

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WAS ICH ANBIETE

• 2D Bounding Boxes für Objekterkennung (YOLO, SSD, Faster R-CNN)
• Polygon-Annotation (Bildsegmentierung)
• Formatkonvertierung (YOLO, COCO, Pascal VOC)

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WARUM DU MICH WÄHLEN SOLLTEST

• 100% manuelle, präzise Annotationen (keine automatische Labelung)
• Gutes Verständnis von Objekterkennung & mAP
• Datensatz-Privatsphäre garantiert
• Säuberliche und gut strukturierte Ausgaben

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TOOLS & FORMATE

Tools: LabelImg, CVAT, Roboflow, LabelMe  

Formate: YOLO (.txt), COCO (.json), Pascal VOC (.xml)

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HINWEIS:

Die Preise basieren auf der Gesamtzahl der Objekte (Bounding Boxes), nicht auf der Anzahl der Bilder.

Kontaktiere mich vor der Bestellung, und ich schlage dir das beste Format für dein Modell vor.