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Je vais créer un modèle de détection d'objets YOLO, suivi et segmentation d'image
Construisez une IA de vision intelligente qui fonctionne en temps réel
Je suis john, spécialiste en vision par ordinateur et IA, avec une expertise solide dans la création de systèmes intelligents aidant les entreprises à automatiser l’analyse d’images et de vidéos. Je d...
À propos de ce service
Vous avez du mal à détecter, suivre ou segmenter des objets avec précision dans des images et des vidéos ? Vous avez besoin d'un modèle YOLO personnalisé, conçu spécifiquement pour votre dataset, pas d'une démo générique.
Je construis des modèles de détection d'objets, de suivi et de segmentation d'image YOLO sur mesure en utilisant YOLOv8, YOLOv11 et OpenCV pour toute tâche réelle.
SERVICES QUE JE PROPOSE :
- Entraînement personnalisé de modèles YOLO sur votre dataset
- Détection d'objets en temps réel dans des images et vidéos en direct
- Suivi multi-objets avec attribution d'ID unique
- Segmentation d'instance et sémantique d'images
- Comptage d'objets et surveillance par zone
- Exportation du modèle pour appareils edge (Raspberry Pi, Jetson)
- Code source Python complet avec documentation
POURQUOI ME CHOISIR :
- Plus de 3 ans d'expérience dans la création de systèmes CV en production
- Code Python propre et commenté livré
- Je teste sur vos données réelles avant livraison
- Réponse rapide et support gratuit après livraison
Je travaille avec des datasets pour l'inspection de défauts de fabrication, la surveillance de sécurité, l'analyse de vente au détail, les vidéos de drones et l'imagerie médicale.
Contactez-moi avec les détails de votre dataset, je confirmerai la faisabilité avant votre commande.
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FAQ
Traduction automatique
Pouvez-vous entraîner un modèle YOLO si mon dataset comporte moins de 500 images ?
Oui. J'applique des techniques d'augmentation de données telles que le flip, le recadrage, la variation de luminosité et l'augmentation mosaïque pour augmenter artificiellement la taille de petits datasets. Pour des datasets très petits (moins de 200 images), je recommande le transfert d'apprentissage à partir d'un backbone YOLO pré-entraîné, ce que j'inclus en pratique standard.
Dans quel format doivent être mes images et mes labels avant que nous commencions ?
J'accepte des images brutes non annotées, COCO JSON, Pascal VOC XML ou YOLO TXT. Si vos images ne sont pas encore annotées, je peux les annoter en option en utilisant Robo flow ou CVAT. J'accepte également des fichiers vidéo et j'extrais les frames pour les annoter en vue de l'entraînement.
Le modèle entraîné pourra-t-il fonctionner sur mon ordinateur portable ou doit-il être sur un serveur cloud ?
Cela dépend de vos besoins en vitesse. Les modèles YOLO peuvent fonctionner sur CPU pour des tâches de détection basiques sur un ordinateur portable standard. Pour une vidéo en temps réel à plus de 30 FPS, un GPU est recommandé. Je peux aussi exporter le modèle en format ONNX ou TensorRT optimisé pour des appareils edge comme Jetson Nano ou Raspberry Pi 5.
