Обучение модели YOLOv8 для детекции объектов на вашем датасете
Обучу модель YOLOv8 для поиска и выделения объектов на фото/видео. Вы предоставляете размеченный датасет — я возвращаю готовую обученную модель.
Что входит в цену:
• Анализ вашего датасета (до 500 изображений, до 5 классов объектов)
• Выбор архитектуры YOLOv8 (nano или small под ваши требования)
• Обучение модели с подбором гиперпараметров (100 эпох)
• Валидация и оценка метриками: mAP@0.5, mAP@0.5:0.95, Precision, Recall, F1-score
• Конвертация модели в формат ONNX для быстрого инференса
• Скрипт инференса на Python (обработка изображения и видео)
• Отчёт с метриками качества и краткая инструкция по запуску
Технологии: Python, PyTorch, YOLOv8, OpenCV, ONNX
Заказчик получит:
Модель (.onnx, .pt), скрипт инференса (Python), отчёт с метриками, инструкция. Архив или Git.
До начала работы заказчик должен предоставить:
Размеченный датасет в формате YOLO (изображения + txt файлы с координатами) или COCO JSON, до 500 изображений, до 5 классов объектов. Описание классов и примеры желаемого результата.
