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Crearé un sistema de detección de objetos en tiempo real con yolo
Soy Muhammad Umair, estudiante de MS en Data Science en la Universidad Quaid-e-Azam, Islamabad, con experiencia práctica en entrada de datos, análisis de datos, aprendizaje automático y visualización ...
Acerca de este Servicio
¿Buscas una solución confiable de detección de objetos que realmente funcione en el mundo real? Estás en el lugar correcto.
Soy ingeniero en Machine Learning y Computer Vision con experiencia práctica en construir sistemas de detección de objetos en tiempo real usando YOLOv8, OpenCV y Python. He entregado con éxito proyectos que incluyen reconocimiento de placas, detección de rostros y pipelines de detección de objetos personalizados con más del 90% de precisión.
Lo que construiré para ti:
Detección de objetos en tiempo real usando YOLOv8 / YOLO
Entrenamiento de modelos personalizados en tu propio conjunto de datos
Detección en imágenes, archivos de video o transmisión en vivo de webcam
API REST con FastAPI o Flask para que tu app pueda llamar al modelo
Código fuente Python limpio y bien comentado
Visualización de cajas delimitadoras con etiquetas de clase y puntuaciones de confianza
Funciona para cualquier caso de uso cámaras de seguridad, retail, imágenes médicas, vehículos, drones
Mis sistemas de detección se usan para:
- Detección de defectos en productos en manufactura
- Reconocimiento de vehículos y placas
- Conteo de personas y monitoreo de multitudes
- Detección de vida silvestre y animales
- Sistemas de reconocimiento facial y reconocimiento facial
- Detección de inventario y códigos de barras / QR
Otros servicios de Ciencia de datos y aprendizaje automático que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿Necesito proporcionar mi propio conjunto de datos?
Depende de tu paquete. Para el paquete Basic, uso un modelo preentrenado de YOLOv8 que ya puede detectar 80 objetos comunes como personas, autos, animales y objetos cotidianos — no se necesita conjunto de datos. Para los paquetes Standard y Premium, donde entreno un modelo personalizado con tus objetos específicos, deberás
¿Cuántas clases de objetos puedes detectar?
El paquete Basic soporta hasta 80 clases preentrenadas usando el conjunto de datos COCO estándar. El paquete Standard soporta hasta 5 clases personalizadas y el paquete Premium soporta hasta 10 clases personalizadas. Si necesitas más de 10 clases, envíame un mensaje antes de ordenar y podemos discutir un acuerdo personalizado.
¿Esto puede funcionar en video en vivo o grabaciones de cámaras de seguridad?
Sí. Todos los paquetes soportan detección en imágenes y archivos de video. La compatibilidad con transmisión en vivo de webcam y CCTV está incluida en los paquetes Standard y Premium. Si tienes una configuración específica de cámara o transmisión RTSP, menciónalo cuando me envíes el mensaje para que pueda confirmar la compatibilidad antes de que hagas el pedido.
¿El modelo funcionará en mi computadora o servidor?
Sí. Entrego el modelo como un archivo .pt (PyTorch) estándar junto con un script de inferencia en Python. Funciona en Windows, Mac y Linux. Se recomienda una GPU para video en tiempo real, pero una CPU funciona bien para detección en imágenes. Incluyo instrucciones claras de configuración para que puedas ejecutarlo sin confusiones.
