Ik bouw aangepaste yolo objectdetectie en computer vision modellen
Full Stack Dev React, Angular, WP, Computer Vision Engineer
Over deze dienst
Ben je op zoek naar een productieklare Computer Vision en Object Detection oplossing? Ik ben gespecialiseerd in het trainen, optimaliseren en implementeren van high-performance YOLO-modellen die op maat gemaakt zijn volgens jouw specificaties.
Met industriële ervaring in het finetunen van YOLO-architecturen op datasets uit de echte wereld bij Larsen & Toubro Construction, lever ik robuuste pipelines die gericht zijn op nauwkeurigheid en lage latency.
Diensten die ik aanbied:
- Op maat gemaakte Object Detection & Tracking met YOLOv8 en PyTorch
- Dataset opschonen, augmentatie & annotatie via Roboflow en OpenCV
- Model finetuning & evaluatierapporten (mAP, precisie, recall curves)
- Realtime inferentie op videobestanden, webcams en RTSP streams
- Implementatieverpakking via Docker containers en REST API's
Technische stack: Python, YOLOv8, PyTorch, OpenCV, Roboflow, CUDA, Docker
Waarom kiezen voor deze dienst?
- Praktische industriële expertise met mission-critical detectiemodellen
- Schoon, modulair en volledig gedocumenteerde Python broncode
- Op tijd leveren met duidelijke setup-instructies voor jouw lokale machine of cloud
Stuur me een bericht met je dataset details en projectvereisten voordat je een bestelling plaatst, zodat we de beste technische aanpak kunnen bepalen!
Expertise:
Afbeeldingenverwerking
•
Objectherkenning
Programmeertaal:
Python
•
Colab
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
opencv
•
PyTorch
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat moet ik aanleveren voordat ik aan het project begin?
Geef een korte beschrijving van de objecten die je wilt detecteren, de doelomgeving (webcam, CCTV, videobestanden) en je dataset (afbeeldingen of videobeelden). Als je nog geen geannoteerde dataset hebt, kies dan voor het Standard of Premium pakket zodat dataset opschonen en annotatie voor je geregeld kan worden.
Wat als mijn dataset klein is of nog niet gelabeld?
In de Standard en Premium pakketten worden ruwe afbeeldingen opgeschoond, voorzien van bounding boxes en geaugmenteerd met Roboflow en OpenCV om dataset diversiteit te vergroten en de generalisatie van het model te verbeteren.
Hoe kan ik het model op mijn computer uitvoeren en testen?
Elk pakket levert schone, modulaire Python broncode, getrainde .pt modelgewichten, een requirements-bestand en duidelijke setup-documentatie. Je ontvangt een eenvoudige inference-script zodat je direct detectie kunt testen op testafbeeldingen, video's of je live webcam.
Heb ik een dure GPU nodig om het model uit te voeren?
Training wordt uitgevoerd op speciale hardware (zoals CUDA/PyTorch omgevingen), maar het geëxporteerde model kan inferentie uitvoeren op standaard CPUs, lokale GPUs of cloudservers. Als je lage latency nodig hebt, kan het model ook geoptimaliseerd of via Docker gecontaineriseerd worden voor lichte deployment.
Kunnen we vooraf je specifieke wensen bespreken?
Ja. Klik op de Contacteer verkoper knop om je project scope, voorbeeldafbeeldingen of aangepaste edge cases te sturen voordat je een bestelling plaatst, zodat de juiste tier en architectuur bevestigd kunnen worden.

