Je vais annoter des images et des vidéos pour la détection et la segmentation d'objets YOLO
Spécialiste en annotation YOLO pour ingénieur en vision par ordinateur
À propos de ce service
Vous avez besoin d'annotations précises, prêtes pour l'entraînement, pour votre projet de vision par ordinateur ?
Je propose des annotations professionnelles d'images et de vidéos pour les datasets de détection et segmentation d'objets YOLO. Chaque annotation est vérifiée manuellement pour réduire les labels manquants, les classes incorrectes et les délimitations inexactes.
Les services incluent :
Annotation par boîte englobante
Segmentation polygonale et d'instance
Étiquetage d'images et de vidéos
Annotation de suivi d'objets
Nettoyage de dataset et contrôle qualité
Organisation des datasets d'entraînement, de validation et de test
Formats supportés :
YOLO detection et YOLO segmentation
COCO JSON
Pascal VOC XML
CVAT et autres formats demandés
J'ai une expérience pratique avec YOLOv5, YOLOv8, YOLO11, OpenCV, l'entraînement de modèles et les systèmes de vision par ordinateur. Cela me permet de vérifier les annotations du point de vue de l'entraînement de modèles, et pas seulement de labeliser les données.
Veuillez me contacter avant de commander si vos images contiennent de nombreux objets, des polygons complexes, des règles de labellisation spécifiques ou plus de trois classes. Il est recommandé de fournir un petit échantillon et des directives claires d'annotation avant de commencer un gros projet.
Technique:
Manuel
Type d'identification:
Image
•
Vidéo
FAQ
Traduction automatique
Quels formats d'annotation supportez-vous ?
Je supporte les formats YOLO detection, YOLO segmentation, COCO JSON, Pascal VOC XML et CVAT. Veuillez m'indiquer le modèle et le format de sortie requis avant le début du projet.
Quels types d'annotations pouvez-vous fournir ?
Je fournis des boîtes englobantes, polygons, masques de segmentation d'instance, étiquettes de classification d'image et annotations de suivi d'objets vidéo.
De quelles informations avez-vous besoin avant de commencer ?
Veuillez fournir les images ou vidéos, les noms des classes, le type d'annotation, le format de sortie et des directives de labellisation claires. Il est fortement recommandé de fournir quelques exemples correctement annotés.

