Je vais construire des modèles de détection d'objets, de classification et d'estimation de pose

Je propose des modèles personnalisés professionnels pour la détection d'objets, la classification, l'estimation de pose et la segmentation. Les modèles sont construits en utilisant des architectures de premier ordre comme YOLOv8, YOLOv11, Mask R-CNN, Swin Transformer et ResNet.

J'ai réalisé de nombreux projets dans l'imagerie médicale, l'automatisation industrielle, l'assurance qualité (détection de défauts) et la biomécanique humaine (analyse de mouvement).

Le processus inclut la préparation du dataset, l'entraînement, l'évaluation (mAP, précision, rappel, matrice de confusion) et des scripts d'inférence prêts pour le déploiement. La prise en charge du traitement vidéo en temps réel est assurée. Des modèles d'ensemble avancés sont utilisés pour des tâches de précision critique dans des solutions haut de gamme.

L'entraînement sur CPU, GPU, multi-GPU et TPU est supporté. TPU accélère considérablement l'entraînement pour de grands datasets en utilisant TensorFlow, PyTorch/XLA et HuggingFace Transformers (pour les modèles Swin).

Tous les packages incluent un rapport d'évaluation détaillé et une courte période de test pour garantir que le modèle répond à vos exigences en termes de précision et de vitesse.