Haré detección de objetos yolov8, detección de defectos y segmentación de imágenes

Necesitas proporcionar tus imágenes o dataset y una idea clara de qué debe ser detectado (objetos, defectos, productos, etc.). Si tus datos no están etiquetados, puedo ayudar con la anotación en los paquetes Standard y Premium. Generalmente, unas 150–200 imágenes por clase son suficientes para comenzar a entrenar un buen modelo.

Sí. Me especializo en entrenar modelos YOLOv8 en datasets personalizados. Cada modelo se entrena específicamente con tus datos en lugar de resultados genéricos preentrenados, por lo que está adaptado a tu caso de uso real como detección de defectos, identificación de productos o cualquier tarea de detección de objetos personalizada.

Obtendrás un archivo de modelo entrenado (.pt), código de inferencia en Python limpio y instrucciones de configuración (README). Los paquetes Standard y Premium también incluyen una interfaz de demo sencilla usando Streamlit para pruebas. El paquete Premium además incluye una integración básica de API para despliegue.

La precisión depende de la calidad del dataset, la etiquetación y la complejidad de las clases. Con datos correctamente anotados (más de 200 imágenes por clase), el modelo puede lograr resultados sólidos, típicamente en el rango del 85–95% para muchas tareas de detección en el mundo real. También proporciono métricas de evaluación con cada entrega.

Sí. Si tu dataset no está etiquetado, puedo gestionar la anotación completa incluyendo bounding boxes y preprocesamiento. Esto está incluido en los paquetes Standard y Premium y asegura que tu dataset esté completamente listo para entrenar el modelo sin necesidad de herramientas o servicios adicionales.