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Construiré un modelo YOLO personalizado para detección de objetos y visión por computadora
Abdul Rehman
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Estás buscando una solución personalizada de detección de objetos o visión por computadora para tu negocio o proyecto?
Construiré un modelo YOLO personalizado entrenado con TU conjunto de datos
para detectar, clasificar y seguir objetos en tiempo real usando
técnicas de aprendizaje profundo de vanguardia.
LO QUE OFREZCO:
- Entrenamiento de modelo YOLO (v5/v8) personalizado con tu conjunto de datos
- Detección, clasificación y seguimiento de objetos
- Detección en video e imágenes en tiempo real
- Integración del modelo con Python, FastAPI o Flask
- Pipelines de visión por computadora basados en OpenCV
- Solución lista para despliegue con código limpio
- Informe completo de pruebas y evaluación de rendimiento
IDEAL PARA:
- Sistemas de seguridad y vigilancia
- Análisis de imágenes médicas
- Gestión de inventarios y retail
- Control de calidad industrial
- Proyectos académicos y de investigación
¿POR QUÉ ELEGIRME?
- Amplia experiencia en PyTorch, TensorFlow y OpenCV
- Código limpio, documentado y listo para producción
- Entrega puntual garantizada
- Consulta gratuita antes de que hagas tu pedido
No estás seguro de qué paquete se ajusta a tus necesidades?
Envíame un mensaje antes de ordenar. Te guiaré hacia la
solución adecuada.
¡Construyamos algo poderoso juntos!
Conoce a Abdul Rehman
Abdul Rehman
AI ML Engineer, Computer Vision, YOLO, Deep Learning, Python
- DePakistán
- Miembro desdeago 2024
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés, Urdu, Francés, Alemán
Hi, I’m Abdul Rehman, an AI/ML Engineer and AI Developer with hands-on professional and project experience in Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, Generative AI, LLMs, NLP, and AI Automation. I build custom AI models, YOLO systems, RAG chatbots, AI agents, web scrapers, Django and FastAPI applications, REST APIs, and cloud-based AI solutions. From data processing and model training to backend development, API integration, deployment, and optimization, I deliver complete and scalable AI solutions with clean code and reliable results.
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Qué información debo proporcionar para comenzar?
Necesitas proporcionar tu conjunto de datos (imágenes o video), la lista de clases de objetos que deseas detectar y tu formato de salida preferido. Si no tienes un conjunto de datos, puedo guiarte sobre cómo recopilar y preparar uno.
¿Qué versión de YOLO utilizas?
Trabajo con YOLOv5 y YOLOv8 dependiendo de los requisitos de tu proyecto. Se recomienda YOLOv8 para la mayoría de los proyectos ya que ofrece mejor precisión y velocidad. Recomendaré la mejor versión para tu caso específico.
¿Puedes trabajar con un conjunto de datos pequeño?
Sí. Utilizo técnicas de aumento de datos para mejorar el rendimiento del modelo incluso con datos limitados. Sin embargo, se recomienda un mínimo de 100 imágenes por clase para una precisión aceptable. Envíame un mensaje con el tamaño de tu conjunto de datos antes de ordenar.
¿En qué formatos entregarás el modelo final?
Entrego los pesos del modelo entrenado en formato PT, ONNX o TensorFlow SavedModel según tus necesidades de despliegue. Incluyo código fuente completo, script de inferencia y documentación según tu paquete.
¿Puedes desplegar el modelo en mi servidor o en la nube?
Sí. Puedo desplegar tu modelo usando FastAPI o Flask como API REST. El despliegue en la nube en AWS, Google Cloud o un VPS está disponible en el paquete Premium. Envíame un mensaje para discutir tu entorno de despliegue.
¿Qué tan preciso será el modelo?
La precisión depende de la calidad y tamaño del conjunto de datos. Con un conjunto de datos limpio y bien etiquetado de 200 o más imágenes por clase, las puntuaciones típicas de mAP oscilan entre 85 y 95 por ciento. Incluyo un informe completo de evaluación con cada entrega.
¿Ofreces revisiones si el modelo no funciona bien?
Sí. Ofrezco revisiones según tu paquete. Si el modelo tiene un rendimiento inferior debido a problemas de mi parte, volveré a entrenar y reoptimizar sin costo adicional. Los problemas de rendimiento causados por conjuntos de datos de mala calidad pueden requerir trabajo adicional.
¿Puedes detectar múltiples clases de objetos al mismo tiempo?
Sí. YOLO está diseñado para detección multi-clase. El paquete básico soporta hasta 5 clases, el estándar hasta 15 clases y el premium soporta 20 o más clases simultáneamente en tiempo real.
¿Proporcionas el código fuente con el proyecto?
El código fuente limpio y bien comentado está incluido en los paquetes Standard y Premium. Los compradores del paquete básico pueden añadir código fuente y pesos del modelo por 30 dólares adicionales usando el extra del gig.
No estoy seguro de qué paquete es el adecuado para mí. ¿Qué debo hacer?
Envíame un mensaje antes de ordenar. Describe tu proyecto, tamaño del conjunto de datos, número de clases y cómo planeas usar el modelo. Recomendaré el paquete adecuado y me aseguraré de que obtengas exactamente lo que necesitas.
