Je vais affiner pour détecter des objets personnalisés dans votre drone


À propos de ce service
Traduction automatique
Vous avez du mal à obtenir un modèle YOLOv8 qui fonctionne réellement sur vos images spécifiques ? Je me spécialise dans le fine-tuning de YOLOv8 sur de petits ensembles de données réels, notamment des images de drones de l'infrastructure électrique, des composants industriels et des objets difficiles à étiqueter.
Ce que vous recevrez : un notebook Colab/Kaggle entièrement documenté, les poids du modèle entraîné (.pt), les métriques de performance (mAP@50, précision, rappel), et un script d'inférence prêt à l'emploi. Aucun boîtier noir, vous possédez 100 % du code.
J'ai appliqué ce workflow à l'inspection de distribution électrique (isolateurs, transformateurs, conducteurs) en atteignant un mAP@50 supérieur à 0,85 sur des ensembles de données de moins de 300 images par classe.
Ce service est idéal si vous : disposez de vidéos de drone ou de caméras et avez besoin d'une détection automatique d'objets, construisez un MVP de vision par ordinateur et cherchez un point de départ éprouvé, ou souhaitez une pipeline d'entraînement reproductible que vous pouvez réentraîner à mesure que votre dataset s'agrandit.
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