Je vais concevoir un modèle de détection d'objets YOLO personnalisé pour vous

Je crée des solutions de vision par ordinateur et de détection d'objets sur mesure en utilisant YOLOv8, OpenCV et Python, depuis les données brutes jusqu'à un modèle entièrement fonctionnel et entraîné.

Exemple de projet : reconnaissance automatique de plaques d'immatriculation (ALPR)

J'ai entraîné un modèle YOLOv8 personnalisé pour détecter les plaques d'immatriculation sur des images de véhicules, intégré Tesseract OCR pour lire le texte de la plaque, et créé une application web interactive en direct pour des tests en temps réel.

Précision de 91 % mAP50

Précision de 85 %, rappel de 88 %

Pipeline complet : préparation des données, entraînement du modèle, intégration OCR, déploiement

Ce que vous recevrez :

- Un modèle de détection personnalisé entraîné sur votre dataset (ou un dataset public similaire si vous n'en avez pas)

- Un code Python propre et documenté

- Une interface de démonstration simple (Gradio/Streamlit) si nécessaire

- Conseils pour le retrainement ou l'extension du modèle ultérieurement

Cas d'utilisation auxquels je peux contribuer : plaques d'immatriculation, détection de défauts, comptage d'objets, détection de visage/personne, reconnaissance de produits ou toute tâche de détection personnalisée.

Contactez-moi avec vos besoins avant de commander, afin que je puisse confirmer que le périmètre correspond à vos attentes. Cela permet d'éviter les retards et d'assurer le meilleur résultat pour votre projet.