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Entrenaré modelos personalizados de yolo para detección segmentación y estimación de pose
Desarrollador de Visión por Computadora, Entrenamiento de Modelos YOLO
Hola, soy Alvin, estudiante de maestría en Ingeniería de Biomecatrónica en la Universidad Nacional de Taiwán. Construyo flujos de trabajo personalizados de visión por computadora con Python y YOLO par...
Acerca de este Servicio
Entreno modelos personalizados de YOLO para detección, segmentación de instancias, pose/puntos clave, clasificación y cajas delimitadoras orientadas (OBB). Cada paquete cubre UNA tarea acordada y conjunto de datos. Envíame un mensaje con imágenes de muestra antes de ordenar.
Incluye revisiones de etiquetas, ajuste fino, métricas de validación apropiadas para la tarea, pesos, configuraciones de entrenamiento y código de inferencia en Python.
BÁSICO 100$: 500 imágenes etiquetadas, 3 clases, 1 ejecución, 7 días.
ESTÁNDAR 150$: 1500 imágenes, 5 clases, hasta 3 ejecuciones, revisión de comparación y errores, 14 días.
PREMIUM 300$: 3000 imágenes, 10 clases, hasta 5 ejecuciones, exportación ONNX probada y guía de entrega, 21 días.
Etiquetado: 50$/100 imágenes (5 cajas/imagen, 5 clases), o 50$/50 imágenes (3 instancias de segmentación u objetos de pose/imagen, 3 clases). Cada uno añade 3 días. La complejidad de puntos clave y máscaras debe acordarse primero.
El entrenamiento usa una NVIDIA RTX Pro 6000. Los resultados dependen de la calidad de los datos; no se garantiza precisión fija. La implementación, alojamiento y desarrollo de aplicaciones requieren un alcance separado.
Lenguaje de programación:
Python
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Necesito un conjunto de datos etiquetado?
Sí. Los paquetes requieren imágenes etiquetadas. Extras: 50$ por 100 imágenes (máximo 5 cajas/imagen, 5 clases), o 50$ por 50 imágenes (máximo 3 instancias de segmentación u objetos de pose/imagen, 3 clases). Cada uno añade 3 días. Acordar la cantidad de puntos clave y la complejidad de la máscara antes de ordenar.
¿Qué recibiré?
Pesos entrenados, configuraciones de entrenamiento, requisitos del entorno, métricas de validación y un script de inferencia en Python. La opción estándar añade comparación de ejecuciones y revisión de errores. La opción premium añade exportación ONNX probada y una guía de entrega. El desarrollo de aplicaciones, alojamiento y despliegue no están incluidos.
¿Puedes garantizar la precisión?
No se garantiza precisión fija. Informo métricas apropiadas para la tarea en una división de validación acordada, como mAP de detección/máscara, métricas de pose o precisión de clasificación. La calidad depende de la diversidad de datos y etiquetas. Los cuadros relacionados y duplicados cercanos permanecen en la misma división para evitar filtraciones.
¿Qué cuenta como revisión?
Las revisiones cubren correcciones dentro de la tarea, conjunto de datos y límite de ejecuciones acordados. Cambiar el tipo de tarea, añadir conjuntos de datos o clases, experimentos adicionales, seguimiento o despliegue requiere alcance adicional. Se corregirán errores en mi código entregado.
¿Qué versión de YOLO y tamaño de modelo usarás?
Acordamos la versión, tamaño del modelo y UNA tarea: detección, segmentación, pose, clasificación o OBB, basado en imágenes de muestra y hardware objetivo. El esquema de puntos clave y la compatibilidad de exportación se acuerdan antes de ordenar. Las licencias del marco y del modelo dependen de las herramientas seleccionadas.
¿Cómo se produjeron los ejemplos del portafolio?
Las cajas PPE y las máscaras de edificios son predicciones de YOLO. Las máscaras de vehículos amarillos usan SAM 2.1 Tiny con indicaciones de caja seleccionadas manualmente y revisión, no detección automática de vehículos con YOLO. Las imágenes de aves de corral ilustran la visualización de pose/puntos clave. Los créditos del conjunto de datos y los detalles del flujo de trabajo están en mi portafolio.
