Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik maak een aangepaste object detection ai met bounding boxes getraind op jouw dataset
Objectdetectie, YOLOv8, OpenCV, Pose Estimation, Mediapipe, OpenPose, Software
AI-gestuurde computer vision & deep learning oplossingen voor toepassingen in de echte wereld. Mijn diensten omvatten objectdetectie, YOLOv8, OpenCV, pose-estimatie, Mediapipe, OpenPose, beeldsegmenta...
Over deze dienst
Heb je een unieke dataset en heb je een speciale AI nodig om jouw items precies te identificeren? Ik maak een aangepaste object detection AI-model met nauwkeurige bounding box voorspellingen, volledig getraind op jouw eigen dataset. Ik zet je ruwe annotaties om in high-performance detectiesystemen.
Ik ben zeer flexibel met dataformaten en werk naadloos met Pascal VOC (XML), YOLO (TXT), COCO (JSON) of CSV-bestanden. Ik pas robuuste augmentaties toe om je model bestand te maken tegen veranderingen in verlichting, hoeken en schaal, waardoor een hoge mean Average Precision (mAP) wordt bereikt.
Deze service levert volledige modelgewichten, goed gedocumenteerde inference Python-scripts, bounding box visualisatietools en duidelijke documentatie over hoe je inferenties uitvoert op nieuwe, onzichtbare media. Laten we automatisering ontsluiten voor jouw aangepaste data-assets. Neem vandaag nog contact met me op en breng je dataset tot leven!
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
In welk formaat moeten mijn dataset-annotaties zijn?
Ik accepteer YOLO-formaat tekstbestanden, COCO JSON-bestanden of Pascal VOC XML-bestanden. Ik kan ook formatconversies uitvoeren.
Kun je me helpen mijn ruwe afbeeldingen te labelen?
De prijs dekt modeltraining. Als je uitgebreide beeldlabeling/annotatie nodig hebt, neem dan contact met me op voor een aangepaste offerte.
Welke metrics lever je om te bewijzen dat het model werkt?
Ik bied uitgebreide metrics grafieken inclusief precision-recall curves, verliesgrafieken en mean Average Precision (mAP@0.5 en mAP@0.5:0.95)
