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Crearé aplicaciones de detección de objetos y visión por computadora con yolo
Acerca de este Servicio
Entrenaré y evaluaré un modelo de detección de objetos YOLO usando tu conjunto de datos etiquetado. Recibirás entregables reproducibles, métricas claras de evaluación y una explicación honesta de las limitaciones del modelo.
Este servicio puede incluir:
Validación de estructura y anotaciones del conjunto de datos
Entrenamiento o ajuste fino de YOLO
Configuración de entrenamiento, validación y prueba
Precisión, recall, mAP50, mAP50-95 y matriz de confusión
Peso del modelo entrenado y configuración del conjunto de datos
Código fuente de inferencia en Python
Exportación opcional a ONNX o TensorRT
He desarrollado pipelines de detección de defectos en PCB y detección de juego en tiempo real usando Python, PyTorch, OpenCV, YOLO/YOLOX, Roboflow y TensorRT.
Por favor, envíame un mensaje antes de ordenar para confirmar el tamaño del conjunto de datos, formato de etiquetas, clases, hardware objetivo y entregables.
Importante:
Debes proporcionar imágenes que tengas autorización para usar.
El conjunto de datos debe estar ya etiquetado, a menos que la anotación se compre por separado.
No se puede garantizar la precisión antes de inspeccionar los datos.
El despliegue en la nube, integración de API y desarrollo completo de aplicaciones no están incluidos.
Experiencia:
Procesamiento de imágenes
•
Detección de objetos
Lenguaje de programación:
Python
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
Otros
Marcos:
PyTorch
•
Otros
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Necesita mi conjunto de datos estar etiquetado?
Sí. Los paquetes listados asumen un conjunto de datos etiquetado. Se prefiere YOLO TXT, y puedo validar o convertir Pascal VOC XML. Si tus imágenes no están etiquetadas, contáctame para una oferta de anotación separada.
¿Puedes garantizar una precisión específica?
No. El rendimiento depende de la calidad de las imágenes, precisión de las etiquetas, equilibrio de clases, tamaño del conjunto de datos y dificultad de la tarea. Reportaré las métricas logradas con honestidad, pero no puedo garantizar una puntuación específica antes de evaluar los datos.
¿Qué recibiré?
Dependiendo de tu paquete, recibirás pesos de YOLO entrenados, configuración del conjunto de datos, métricas de evaluación, gráficos de resultados, código de inferencia en Python y documentación del modelo.
¿Qué cuenta como revisión?
Una revisión cubre una configuración razonable, umbral o ajuste de reentrenamiento usando el conjunto de datos y la lista de clases original. Nuevas imágenes, nuevas clases, reanotaciones o cambios importantes en el alcance no son revisiones.
¿Puedes exportar el modelo a ONNX o TensorRT?
Sí. La opción premium incluye una exportación compatible del modelo. Los compradores básicos y estándar pueden adquirir el extra de Exportación de Modelo. La compatibilidad con TensorRT depende de la GPU NVIDIA objetivo, CUDA y versiones de TensorRT.
¿Proporcionas anotación de datos?
La anotación no está incluida en estos paquetes. Tu conjunto de datos debe estar ya etiquetado. Si necesitas anotación de caja delimitadora o corrección de etiquetas, envíame un mensaje primero para una oferta personalizada separada.
¿Está incluido el despliegue o la integración de API?
No. Este Gig cubre revisiones del conjunto de datos, entrenamiento del modelo, evaluación, código de inferencia y exportación de modelos compatibles. El despliegue en la nube, integración de API, interfaces de usuario y aplicaciones completas requieren un acuerdo separado.
¿Qué pasa si mi conjunto de datos supera el límite del paquete?
Compra el extra de 500 imágenes etiquetadas adicionales o envíame un mensaje para una oferta personalizada. Por favor, no ordenes un paquete menor para un conjunto de datos que exceda sus límites de imágenes o clases indicados.
