Система распознавания объектов
Об этой услуге
Что вы получите
- Систему распознавания объектов на изображениях и видео на базе YOLO, Detectron2 или custom-модели
- Обучение детектора на ваших данных: разметка, аугментация, transfer learning
- Поддержку задач: детекция, сегментация, классификация, трекинг объектов
- API для интеграции: REST-сервис с обработкой изображений и видеопотоков
- Оптимизацию для edge-устройств (Jetson, RPi) или облачного инференса
Как я работаю
Определяю классы объектов и требования к точности. Подготавливаю датасет: помогаю с разметкой (CVAT, Label Studio) или работаю с вашими аннотациями. Обучаю модель (YOLOv8, RT-DETR, Mask R-CNN) с аугментацией (Albumentations) и подбором гиперпараметров. Валидирую на тестовой выборке (mAP, precision, recall) и оптимизирую для целевой платформы.
Почему стоит выбрать меня
- Computer Vision инженер с 4+ лет опыта, разработал системы распознавания для промышленности, ритейла и безопасности
- Владею PyTorch, OpenCV, Ultralytics, Detectron2, TensorRT, ONNX Runtime
- Модели работают в реальном времени: 30+ FPS на GPU, 5+ FPS на edge-устройствах
Пришлите примеры изображений и описание объектов для распознавания — я оценю сложность и предложу подход.
Отзывы
4.73
11 Отзывы
Работа выполнена превосходно! Профессионализм на высшем уровне.
Евгений Бобров
Отличный исполнитель. Результат безупречный, как и всегда!
Татьяна Климина
Хорошая работа. Были мелкие замечания, но исполнитель быстро их устранил.
Марина Соколова
Великолепно! Работа сделана с полным погружением и вниманием к деталям.
Сергей Лебедев
Результат потрясающий! Спасибо за профессиональную работу.
Роман Сухарев
Исполнитель оправдал все ожидания. Работа выполнена качественно и в срок.
Алексей Пустовалов
QA
Всё безупречно! Однозначно рекомендую этого специалиста.
Артём Кулаков
Средний результат. Работу приняли, но ожидал большего за такую цену.
Иван Петренко
Работа на высоте! Исполнитель — профессионал с большим опытом.
Евгений Бобров
Илья разработал систему распознавания товаров на полках. mAP 0.94 — отличный результат. Работает на камерах в реальном времени. Внедрили в 15 магазинах.
Алексей Пустовалов
QA
Заказывали детекцию дефектов на производственной линии. Илья собрал датасет, обучил модель, задеплоил на edge. Брак снизился на 60%.