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Je réaliserai des projets de vision par ordinateur, détection d'objets, yolo, opencv
Vision par ordinateur, agents Voice AI, ingénieur en automatisation AI, n8n, RAG
Je conçois des solutions d'IA, de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique destinées à la production en utilisant Python, TensorFlow, PyTorch, OpenCV et Scikit-learn. Qu'il s'agisse de mod...
À propos de ce service
Vous avez besoin d’un spécialiste en vision par ordinateur et deep learning pour créer des solutions IA sur mesure pour les images et les vidéos ? Vous êtes au bon endroit !
Fort de plus de 8 ans d’expérience concrète dans la conception et le déploiement d’architectures IA, je suis compétent pour créer des pipelines de vision personnalisés qui résolvent des problèmes complexes du monde réel. De l’edge au cloud, je propose des solutions évolutives et efficaces, propres, testées en production et optimisées pour vos objectifs commerciaux.
Services proposés :
- Détection et suivi d’objets : YOLO (YOLOv8 / YOLOv11), Faster R-CNN, DeepSORT, ByteTrack
- Traitement et analyse d’images : OpenCV, PIL, Scikit-Image, extraction de caractéristiques, filtrage
- Segmentation et classification : segmentation sémantique et d’instance (U-Net, Mask R-CNN, SAM), ResNet, EfficientNet
- Tâches spécialisées en CV : Reconnaissance faciale, estimation de pose (MediaPipe), OCR (EasyOCR, Tesseract), détection d’anomalies
- Déploiement et intégration : Streamlit, Gradio, FastAPI, Flask, Docker, ONNX Runtime, TensorRT
Veuillez m’envoyer un message avec les détails de votre projet et des exemples de données avant de passer commande afin que nous puissions définir précisément l’architecture adaptée à vos besoins !
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Comment garantissez-vous la précision et la rapidité d’un projet de vision par ordinateur ?
Je réalise une évaluation de faisabilité avec des données d’échantillon pour établir des benchmarks mAP, précision et FPS. Chaque modèle de vision par ordinateur est rigoureusement testé et optimisé pour une faible latence avant livraison, afin de garantir que votre système de vision répond aux exigences de performance en production.
Quels frameworks utilisez-vous pour construire des solutions de vision par ordinateur sur mesure ?
Je développe des applications de vision par ordinateur avec Python, PyTorch, TensorFlow et OpenCV. Pour l’optimisation et le déploiement, j’utilise ONNX, TensorRT et Docker. Cela garantit que votre pipeline de vision fonctionne avec une haute précision et une faible latence, aussi bien sur cloud qu’en edge.
Dois-je fournir un jeu de données ou pouvez-vous gérer la préparation des données ?
Vous pouvez fournir vos propres images ou vidéos, ou je peux vous aider à collecter et annoter des données avec des outils comme Roboflow. Si vous n’avez pas de données, nous pouvons aussi utiliser des jeux de données publics pertinents ou générer des données synthétiques adaptées à votre projet.
Vais-je obtenir la propriété complète du code source et des poids du modèle ?
Oui. Vous recevrez la propriété à 100 % du code source Python propre et documenté, des instructions d’installation, ainsi que tous les poids du modèle entraînés (.pt, .onnx ou .engine) prêts à être déployés immédiatement.
Pouvez-vous déployer le modèle de vision par ordinateur sur le cloud ou du matériel en edge ?
Absolument. Je conditionne les modèles en microservices FastAPI, je les conteneurise avec Docker, et je crée des interfaces web avec Streamlit. J’optimise aussi l’inférence des modèles avec TensorRT et ONNX Runtime pour des appareils en edge comme NVIDIA Jetson ou Raspberry Pi.
Vos solutions peuvent-elles gérer le traitement en temps réel de flux vidéo ?
Oui. Je construis des pipelines multi-thread optimisés spécifiquement pour le RTSP en temps réel, les flux webcam et IP camera, garantissant des taux de frames élevés (FPS) et une faible latence grâce à l’accélération matérielle GPU.
Dois-je vous envoyer un message avant de passer une commande?
Oui, n’hésitez pas à me contacter d’abord ! Les projets de vision par ordinateur varient en qualité de jeu de données, complexité du modèle et cible matérielle. Une brève discussion nous permet d’établir la faisabilité technique et de choisir le forfait ou le devis personnalisé adapté à vos besoins.
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