Ik stem fijn af om aangepaste objecten te detecteren in je drone

Heb je moeite om een YOLOv8-model te krijgen dat echt werkt op jouw specifieke beelden? Ik ben gespecialiseerd in het fijn afstemmen van YOLOv8 op kleine, realistische datasets, inclusief dronebeelden van elektrische infrastructuur, industriële onderdelen en moeilijk te labelen objecten.

Wat je ontvangt: een volledig gedocumenteerde Colab/Kaggle-notebook, getrainde modelgewichten (.pt), prestatiegegevens (mAP@50, precisie, recall) en een kant-en-klare inference-script. Geen black boxes, jij hebt 100% van de code.

Ik heb deze workflow toegepast op inspecties van elektrische distributie (isolatoren, transformatoren, geleiders) en behaalde een mAP@50 van meer dan 0.85 op datasets met minder dan 300 beelden per klasse.

Deze service is ideaal als je: drone- of cameraplaatjes hebt en automatische objectdetectie nodig hebt, een computer vision MVP bouwt en een bewezen startpunt zoekt, of een reproduceerbare training pipeline wilt die je kunt hertrainen naarmate je dataset groeit.