Ich trainiere benutzerdefinierte yolo-Objekterkennung und Deep-Learning-Modelle
Computer Vision Entwickler YOLO, OpenCV, PyTorch, TensorFlow
Über diesen Service
Braucht du ein maßgeschneidertes Objekt-Erkennungs- oder Deep-Learning-Modell, das in der echten Welt funktioniert? Ich baue, trainiere und optimiere YOLO (YOLOv8 / YOLO11), PyTorch- und TensorFlow-Modelle auf deinem eigenen Datensatz, mit Nachweis der Genauigkeit und Code, den du ausführen kannst.
WAS ICH BAUE
- Maßgeschneiderte YOLO-Objekterkennung, Tracking und Zählung (Bilder, Video, CCTV)
- Bildklassifikation und Segmentierung (CNN, Transferlernen)
- OpenCV-Computer-Vision-Pipelines
- Überanpassung beheben, niedrigen mAP oder schlechte Genauigkeit in bestehenden Modellen verbessern
- Deployment: REST API (FastAPI), Docker, ONNX-Export
WAS DU BEKOMMST
- Trainierte Gewichte + sauberen, kommentierten Python-Code
- Leistungsbericht: mAP, Präzision, Recall, F1, Verwirrungsmatrix
- Inference-Skript für Bilder, Videos und Live-Kamera
WIE ES FUNKTIONIERT: Du teilst deinen Datensatz und dein Ziel, ich prüfe die Datenqualität, trainiere, optimiere und validiere, dann liefere Ergebnisse und Unterstützung.
TECH STACK: Python, PyTorch, TensorFlow, Keras, Ultralytics YOLO, OpenCV, scikit-learn, Google Colab
Schreib mir vor der Bestellung mit deinem Anwendungsfall und Datensatzgröße, und ich empfehle dir das passende Paket.
Programmiersprache:
Python
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MATLAB
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SQL
•
Colab
•
MLflow
Frameworks:
scikit-learn
•
DeepPy
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keras
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PyTorch
•
Panda
•
tensorflow
FAQ
Automatische Übersetzung
Kannst du ein benutzerdefiniertes YOLO-Modell auf meinem eigenen Datensatz trainieren?
Ja. Schick mir deine Bilder und Labels (YOLO, COCO oder Pascal VOC Format). Ich trainiere ein YOLOv8 oder YOLO11 Modell mit deinen Daten, überprüfe es und liefere die Gewichte, den Code und einen Genauigkeitsbericht.
Ich habe Bilder, aber keine Labels. Kannst du meinen Datensatz annotieren?
Ja, mit dem Extra Bildannotation. Ich markiere deine Bilder (Bounding Boxes oder Segmentierung), überprüfe die Label-Qualität und trainiere dann mit dem gereinigten Datensatz. Schick mir eine Nachricht mit der Bildanzahl für ein Angebot.
Kannst du die Genauigkeit meines bestehenden Deep-Learning-Modells verbessern?
Ja. Teile mir deinen Code, dein Modell und deinen Datensatz mit. Ich diagnostiziere Overfitting, Klassenungleichgewicht und schwache Merkmale und verbessere die Ergebnisse durch bessere Augmentation, Feinabstimmung oder Architektur. Am besten mit dem Standard-Paket.
Wie erkenne ich, ob das Modell funktioniert? Welche Metriken berichtest du?
Du erhältst mAP, Präzision, Recall, F1, PR-Kurven und eine Verwirrungsmatrix, gemessen an einem zurückgehaltenen Testset, plus Beispielvorhersagen auf deinen eigenen Bildern oder Videos.
Baust du Echtzeit-Erkennung, Tracking und Zählung für Video oder CCTV?
Ja. Ich liefere Inferenzskripte für Bilder, Videodateien, Webcams und RTSP/CCTV-Streams. Objekt-Tracking und Zählung sind in den Standard- und Premium-Paketen enthalten.
Kannst du mein Modell als API oder in der Cloud bereitstellen?
Ja. Das Premium-Paket beinhaltet einen FastAPI REST-Endpunkt mit Docker und eine einmalige Cloud-Bereitstellung auf deinem Server (AWS, GCP oder Azure). Andere Pakete können die Cloud-Bereitstellung als Extra hinzufügen.
Welche Frameworks, Tools und YOLO-Versionen verwendest du?
Python, PyTorch, TensorFlow/Keras, Ultralytics YOLO (YOLOv8, YOLO11 und neuere), OpenCV, scikit-learn, ONNX und TFLite. Ich arbeite auch mit Roboflow und Google Colab Workflows.
Kann ich das trainierte Modell in einem kommerziellen Produkt verwenden?
Du erhältst den vollständigen Quellcode und die trainierten Gewichte für dein Projekt. Beachte, dass Ultralytics YOLO die AGPL-3.0 Lizenz nutzt, daher könnte eine Lizenz von Ultralytics für die geschlossene kommerzielle Nutzung erforderlich sein. Ich kann dich zu Alternativen beraten.

