Ich werde yolov8 Objekterkennung, Defekterkennung und Bildsegmentierung durchführen

Du musst deine Bilder oder deinen Datensatz bereitstellen und eine klare Vorstellung davon haben, was erkannt werden soll (Objekte, Defekte, Produkte usw.). Falls dein Daten nicht gelabelt sind, kann ich bei der Annotation in Standard- und Premium-Paketen helfen. Für den Anfang sind etwa 150–200 Bilder pro Klasse meist ausreichend, um ein gutes Modell zu trainieren.

Ja. Ich spezialisiere mich auf das Training von YOLOv8 Modellen auf benutzerdefinierten Datensätzen. Jedes Modell wird speziell auf deine Daten trainiert, anstatt nur auf generische vortrainierte Ergebnisse, sodass es genau auf deinen Anwendungsfall wie Defekterkennung, Produktidentifikation oder andere benutzerdefinierte Objekterkennungsaufgaben zugeschnitten ist.

Du erhältst eine trainierte Modell-Datei (.pt), sauberen Python-Inferenz-Code und Setup-Anweisungen (README). Standard- und Premium-Pakete beinhalten außerdem eine einfache Demo-Oberfläche mit Streamlit zum Testen. Das Premium-Paket enthält zusätzlich eine grundlegende API-Integration für den Einsatz.

Die Genauigkeit hängt von der Qualität des Datensatzes, der Labeling-Genauigkeit und der Komplexität der Klassen ab. Bei gut annotierten Daten (über 200 Bilder pro Klasse) kann das Modell in vielen realen Erkennungsaufgaben starke Ergebnisse im Bereich von 85–95 % erzielen. Ich liefere bei jeder Lieferung auch Evaluationsmetriken.

Ja. Falls dein Datensatz noch nicht gelabelt ist, kann ich die vollständige Annotation inklusive Bounding-Boxen und Vorverarbeitung übernehmen. Das ist in Standard- und Premium-Paketen enthalten und sorgt dafür, dass dein Datensatz vollständig für das Modelltraining bereit ist, ohne dass zusätzliche Tools oder Dienste notwendig sind.