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Ich erstelle benutzerdefinierte yolo-Objekterkennung und -tracking für Bilder und Videos
Python Data Automation und Computer Vision Ingenieur
Die meisten Unternehmen brauchen kein weiteres Script, das nur einmal funktioniert. Sie brauchen Daten, die zuverlässig laufen, Modelle, die auf echten Eingaben performen, und Systeme, die ihr Team na...
Level 1
Hat bestimmte Leistungskriterien erfüllt und zeigt großes Potenzial auf dem Marktplatz.
Über diesen Service
Deine Kamera erfasst bereits die Szene. Das fehlende Puzzlestück ist ein System, das dir sagen kann, was erschienen ist, wohin es sich bewegt hat und wie oft eine Linie überquert wurde.
Ich entwickle maßgeschneiderte YOLO-Objekterkennungs- und Tracking-Systeme für Bilder, aufgezeichnete Videos und Live-Kamerafeeds. Die Lösung ist auf dein echtes Filmmaterial, Zielobjekte, Beleuchtung, Kamerawinkel und Hardware zugeschnitten – kein generisches Demo, das auf unrelated Daten trainiert wurde.
Ich kann liefern:
- Maßgeschneidertes YOLO-Training und Feinabstimmung
- Multi-Objekt-Tracking mit stabilen IDs
- Zählung, Linienüberquerung, Zonen und Ereignisregeln
- Bild-, Video-, Webcam- oder RTSP-Inferenz
- Validierungsmetriken und annotierte Testergebnisse
- Python-Quellcode, trainierte Gewichte und Setup-Anleitung
- FastAPI-, Docker-, ONNX- oder TensorRT-Implementierungsoptionen
Sende die Zielobjekte, Beispielmaterial, Dataset-Status und Deployment-Umgebung. Ich werde einschätzen, was realistisch ist, die passende erste Version definieren und ein System bauen, das du auf echten Daten testen kannst.
Keine übertriebenen Versprechen bei der Genauigkeit. Keine Lieferung nur in Notebook-Form. Einfach eine klare, getestete Vision-Pipeline, die für den Job gemacht ist.
APIs:
Amazon Rekognition
•
Andere
Programmiersprache:
Python
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
tensorflow
•
MLflow
Frameworks:
scikit-learn
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keras
•
PyTorch
•
Andere
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Muss ich einen Datensatz bereitstellen?
Bei benutzerdefinierten Objekten benötigst du in der Regel gelabelte Bilder, die die echte Umgebung darstellen. Ich werde den Datensatz vor dem Training überprüfen und erklären, ob seine Größe, Labels und Vielfalt geeignet sind.
Kannst du ein vortrainiertes YOLO-Modell verwenden?
Ja, wenn die benötigten Objekte bereits in einem unterstützten vortrainierten Datensatz vorhanden sind. Für spezielle Objekte ist Feinabstimmung auf deinen eigenen gelabelten Bildern meist eine relevantere Lösung.
Kann das System Objekte verfolgen und zählen?
Ja. Ich kann persistente IDs zuweisen, Objekte zählen, Linienüberschreitungen erkennen und festgelegte Bereiche in aufgenommenen Videos oder Live-Feeds überwachen.
Funktioniert es in Echtzeit?
Das hängt von der Modellgröße, Videoauflösung, Anzahl der Kameras und Zielhardware ab. Ich werde die erwartete Umgebung einschätzen, bevor ich eine Echtzeitgeschwindigkeit zusichere.
Bekomme ich den Quellcode und die trainierten Gewichte?
Ja. Jedes Paket enthält den vereinbarten Python-Quellcode, die trainierten Modellgewichte und Anweisungen zur Nutzung des gelieferten Systems.
Kannst du es auf einen Server oder Edge-Gerät deployen?
Ja. Das Deployment auf einen vereinbarten Cloud-Server, NVIDIA Jetson, unterstützte lokale Maschine oder eine andere geeignete Umgebung ist im Premium-Paket oder als Extra verfügbar.
Kannst du meinen Datensatz annotieren?
Kleine Korrekturen können besprochen werden, aber die vollständige Annotation erfolgt über das separate Bild- und Videoannotation-Gig. So bleiben Umfang und Qualitätsansprüche klar.
Kannst du eine bestimmte Genauigkeit garantieren?
Kein ernsthafter Ingenieur kann Genauigkeit garantieren, bevor er die Daten und Betriebsbedingungen überprüft hat. Ich liefere Validierungsergebnisse, erkläre die Grenzen und zeige, wie das System bei zurückgehaltenen Beispielen funktioniert.
Kannst du bestimmte Personen erkennen?
Dieses Gig konzentriert sich auf Objekttypen, Bewegung und Zählen – nicht auf die Identifikation einzelner Personen oder den Aufbau unautorisierter biometrischer Überwachungssysteme.
