KworkБоты и автоматизация
Необходимо разметить 500 фотографий торговых полок для обучения модели компьютерного зрения. Размечаем только 5 SKU «Красного Ключа»: krk_gas_05, krk_gas_15, krk_negas_05, krk_negas_15, krk_negas_5. Каждая уверенно идентифицируемая бутылка — отдельный Bounding Box. Нужно разметить все видимые бутылки нужных классов. Рамки — максимально плотно по границам бутылки, без захвата соседней продукции. Другие SKU «Красного Ключа» и продукцию конкурентов не размечать. Сильно перекрытые, размытые и сомнительные объекты не размечать. Если нужной продукции на фото нет, изображение остается без объектов, с пустым файлом разметки YOLO. Работать можно в Roboflow, CVAT или аналогичном инструменте. Итоговый формат — YOLOv8. Предразметку моделью использовать можно, но каждую рамку и класс необходимо проверить вручную. К задаче приложены: - подробное ТЗ; - пример корректного YOLO-архива; - 5 эталонных изображений SKU; Желаемый срок — 2–3 дня. Возможна регулярная работа. В отклике указать: опыт YOLO/Object Detection, программу, стоимость и срок на 500 фото.
ivan19955