Ik maak een aangepaste yolo objectdetectiemodel met opencv
ML, Deep Learning engineer, Computer Vision, NLP, Transformers, Gen AI
Niveau 1
Voldoet aan bepaalde prestatiecriteria en toont een sterke potentie op de marktplaats.
Over deze dienst
Ik bouw productieklare objectdetectie, beeldsegmentatie en real-time tracking systemen met YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9, OpenCV en PyTorch die in de echte wereld werken, niet alleen op benchmark datasets.
Als je een model nodig hebt dat objecten in afbeeldingen of video nauwkeurig detecteert, mensen telt, defecten in producten identificeert of beweging in real time volgt, ben je hier aan het juiste adres.
WAT IK BOUW
- Aangepaste objectdetectie met YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9
Faster R-CNN
- Real-time multi-object tracking met DeepSORT en SORT
- Beeldsegmentatie met Mask R-CNN, SAM en DeepLab
- Defectdetectie en kwaliteitscontrole pipelines voor
productie
- Mensen tellen, menigtenanalyse en voetgangerssystemen
- Kentekenplaatdetectie en herkenning
- Aangepaste dataset annotatie pipelines en trainingsworkflows
- Model exporteren naar ONNX, TorchScript en Docker voor deployment
- Edge deployment op Raspberry Pi, Jetson Nano en mobiele
apparaten
WAT JE KRIJGT
Elke levering bevat schone en gedocumenteerde Python source code, Jupyter notebooks met testresultaten en nauwkeurigheidsmetingen, getrainde modelgewichten met een inference script dat klaar is om te gebruiken, en een video van de modeloutputs.
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat heb je nodig om te beginnen?
Dataset met afbeeldingen (of een voorbeeldvideo), labels (als je die hebt), en een duidelijk succesdoel (bijvoorbeeld detecteer X met 0.8 IoU).
Welke frameworks gebruiken jullie?
PyTorch / OpenCV / YOLO / ONNX / TorchScript. Ik pas me aan als je een andere stack wilt.

