Машинное обучение, распознавание объектов

Я обучу модель YoloV3/V4 распознаванию 1 объекта (для большего количества см. опции) и предоставлю Python скрипты для визуализации результата. Также я создам отдельный датасет для оценки точности нейросети, и выберу наилучший результат.

Вы получите:

1. Файлы нейросети необходимые для получения результатов распознавания (. cfg, . weights). Могу предоставить несколько файлов обученной сети, с разных стадий обучения чтобы вы могли сами проверить и выбрать наилучший вариант.
2. Программы написанные на Python 3 с использованием OpenCV для визуализации результатов - как для изображений так и для видео в реальном времени.
3. Графики mAP (mean Average Precision) и AvgLoss полученные в процессе обучения вашей модели.
4. Готовый датасет по которому обучалась ваша нейросеть

Рассматриваю любые ваши варианты! Возможно обучение на уже существующих open-source датасетах, таких как Open Images или Kitti.