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Crearé una AI de detección de objetos personalizada con cajas delimitadoras entrenada en tu conjunto de datos
Detección de objetos, YOLOv8, OpenCV, estimación de pose, Mediapipe, OpenPose, software
Soluciones de visión por computadora y aprendizaje profundo impulsadas por IA para aplicaciones del mundo real. Mis servicios incluyen detección de objetos, YOLOv8, OpenCV, estimación de pose, Mediapi...
Acerca de este Servicio
¿Tienes un conjunto de datos único y necesitas una AI dedicada para identificar tus objetos con precisión? Crearé un modelo de detección de objetos personalizado con predicciones precisas de cajas delimitadoras, completamente entrenado en tu conjunto de datos propio. Transformo tus anotaciones en sistemas de detección de alto rendimiento.
Soy muy flexible con los formatos de datos, trabajando sin problemas con archivos Pascal VOC (XML), YOLO (TXT), COCO (JSON) o CSV. Aplico estrategias de aumento robustas para que tu modelo sea resistente a cambios en iluminación, ángulos y escala, asegurando una alta precisión media (mAP).
Este servicio entrega pesos completos del modelo, scripts de inferencia en Python bien documentados, herramientas de visualización de cajas delimitadoras y documentación clara que explica cómo realizar inferencias en medios nuevos y no vistos. Vamos a desbloquear la automatización para tus activos de datos personalizados. Contáctame hoy y hagamos que tu conjunto de datos cobre vida.
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FAQ
Traducción automática
¿En qué formato deben estar las anotaciones de mi conjunto de datos?
Acepto archivos de texto en formato YOLO, archivos JSON de COCO o archivos XML de Pascal VOC. También puedo manejar conversiones de formato.
¿Puedes ayudar a etiquetar mis imágenes en bruto?
El precio cubre el entrenamiento del modelo. Si necesitas una etiquetación o anotación extensa de imágenes, contáctame para una cotización personalizada.
¿Qué métricas proporcionas para demostrar que el modelo funciona?
Proporciono gráficos de métricas completas, incluyendo curvas de precisión-recall, gráficos de pérdida y mAP media (mAP@0.5 y mAP@0.5:0.95)
