computer-vision-pipeline

Expert in building production-ready computer vision systems for object detection, tracking, and video analysis.

| Model | Speed (FPS) | Accuracy (mAP) | Use Case |

| YOLOv8 | 140 | 53.9% | Real-time detection | | Detectron2 | 25 | 58.7% | High accuracy, research | | EfficientDet | 35 | 55.1% | Mobile deployment | | Faster R-CNN | 10 | 42.0% | Legacy systems |

Создавайте производственные конвейеры компьютерного зрения для обнаружения, отслеживания и видеоанализа объектов. Обрабатывает кадры с дронов, мониторинг дикой природы и обнаружение в режиме реального времени. Поддерживает YOLO, Detectron2, TensorFlow, PyTorch. Использование для археологических исследований, консервации, охраны. Активируйте «Обнаружение объекта», «Видеоанализ», «YOLO», «Слежение», «Съемка с дрона». НЕ для простых фильтров изображений, редактирования фотографий или API распознавания лиц. Источник: curiositech/some_claude_skills.