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Je vais concevoir des pipelines personnalisés de détection d'objets YOLO et de vision par ordinateur
Tbiocanin
À propos de ce service
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Vous avez besoin d’un système de détection d’objets fiable adapté à votre cas d’usage ? Je crée des pipelines de vision par ordinateur de niveau production en utilisant YOLOv8/v11, OpenCV et PyTorch, depuis l’annotation de dataset jusqu’à l’entraînement, l’évaluation et le déploiement du modèle. J’ai mis en place des systèmes de surveillance du conducteur conformes à EuroNCAP et des solutions d’alerte de sortie de voie en conditions réelles chez Bosch et Novelic.
Que vous ayez besoin d’un détecteur entraîné sur mesure, d’un système d’inférence en temps réel ou d’un déploiement optimisé sur edge, je fournis un code propre, bien documenté, qui fonctionne dans le monde réel.
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Tbiocanin
AI Robotics Engineer with hands on experience on perception and realtime system
- DeSerbie
- Membre depuisavr. 2025
- Temps de réponse moy.1 heure
- Dernière commande5 jours
Langues
Anglais, Allemand
Highly motivated Software Engineer with experience in multiple fields - primarily in the domain of ML/AI, Embedded Software Engineering, but also with experience with Mobile Software development.
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FAQ
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Que comprend le forfait de base ?
Principalement, pour une solution rapide afin d'avoir un modèle fonctionnel dans l'application, le package de base suffit.
Que signifie l'optimisation de la taille du modèle ?
La taille initiale du modèle peut parfois être insuffisante dans certaines applications. Il existe des méthodes qui peuvent être appliquées en complément pour réduire la taille dans une certaine mesure sans compromettre la performance.
Que signifie la performance du modèle ?
Si le modèle est utilisé sur du matériel personnalisé (par exemple, GPU), il existe des méthodes et frameworks qui peuvent être intégrés pour réduire le temps d'inférence. Cela permet d'améliorer le flux de travail, avec la possibilité d'ajouter d'autres solutions logicielles à prendre en compte.
Dois-je déjà avoir un modèle entraîné ?
Pas nécessairement. Si vous avez les données prêtes, l'entraînement et la validation du modèle peuvent être inclus.
