Je vais créer un système de vision par ordinateur utilisant yolo opencv pytorch
Ingénieur en IA et ML, Développeur Python, Développement web, Web scraping
À propos de ce service
Je suis un ingénieur senior en IA et logiciel avec plus de 5 ans d'expérience dans l'industrie concevant et déployant des systèmes de vision par ordinateur évolutifs pour la surveillance, l'infrastructure de ville intelligente et l'automatisation d'entreprise. J'ai développé des solutions de production capables de gérer des millions d'enregistrements et des pipelines de traitement vidéo en temps réel
Mes services de vision par ordinateur incluent
- Modèles de détection d'objets personnalisés utilisant YOLOv5 / YOLOv8
- Détection de visage et systèmes de reconnaissance faciale à grande échelle
- Solutions OCR comprenant la reconnaissance de plaques d'immatriculation (ANPR)
- Analyses vidéo en temps réel et pipelines de suivi
- Modèles de classification et segmentation d'images
- Optimisation de modèles (TensorRT / ONNX / quantification)
- Déploiement en edge et optimisation de l'inférence GPU
- Intégration API REST avec FastAPI / Flask
- Déploiement évolutif avec Docker & Kubernetes
Cas d'utilisation auxquels je peux contribuer
- Surveillance intelligente et monitoring de sécurité
- Contrôle du trafic et systèmes de transport intelligents
- Analyse client dans le commerce de détail
- Automatisation industrielle et détection de défauts
- Startups en IA développant des SaaS basés sur la vision
- Projets académiques et de recherche en CV
⭐Pourquoi me choisir
- Expérience réelle de déploiement en production
- Architecture Python modulaire et propre
- Pipelines d'inférence optimisés pour la performance
- Communication claire
APIs:
Microsoft Computer Vision AI
•
Google Cloud Vision API
Langage de programmation:
Python
•
SQL
•
NoSQL
•
MLflow
Outils:
opencv
•
tensorflow
•
Excel
•
MLflow
•
PyTorch
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
FAQ
Traduction automatique
Le modèle peut-il fonctionner sur un serveur GPU ?
Oui, inférence optimisée supportée
Pouvez-vous entraîner un dataset personnalisé ?
Oui, guidance pour l'annotation incluse
