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Je vais entraîner des modèles yolo personnalisés pour la détection d'objets et la vision par ordinateur
Développeur d'applications mobiles, applications IA, iOS et Android
Plus de 20 applications mobiles conçues et expédiées. Plus de 3 ans d'expérience. Chaque projet terminé, jamais abandonné en cours de route.
Je suis Ahmed Raza. J'aide les fondateurs et les startups ...
À propos de ce service
Vous avez besoin d’une solution de vision par ordinateur personnalisée pour des images ou des vidéos ? Je forme et déploie des modèles de détection d’objets YOLO avec Python, PyTorch et OpenCV, adaptés à votre jeu de données et à votre cas d’utilisation.
Ce que je propose :
- Formation et détection d’objets personnalisés avec modèles YOLO
- Segmentation d’images et de vidéos avec SAM 2
- Suivi d’objets, comptage et analyse de trajectoire
- Préparation, annotation et augmentation de jeux de données
- Intégration FastAPI et déploiement avec Docker
- Optimisation ONNX et TensorRT pour une inference plus rapide
- Déploiement mobile avec TFLite ou CoreML dans votre application
Cas d’usage : analyse vidéo sportive, comptage de véhicules, détection de produits et inspection de défauts.
Ce que vous recevrez :
- Poids du modèle entraîné et code source propre
- Métriques d’évaluation : mAP, précision, rappel et FPS
- Prédictions d’exemple et guide étape par étape pour la configuration
- Support API ou déploiement, selon votre package
La précision et la vitesse dépendent de vos données, de la tâche et du matériel, nous convenons donc du périmètre et des critères de succès avant de commencer.
Envoyez-moi les détails de votre projet ainsi que quelques images ou vidéos d’exemple, et je vous recommanderai le package adapté.
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
De quoi avez-vous besoin pour commencer ?
Une description de votre cas d'utilisation, des images ou vidéos d'exemple, et vos exigences de performance cibles (comme FPS en temps réel ou précision visée). Si vous n'avez pas de données étiquetées, contactez-moi d'abord.
Quels modèles ou architectures YOLO supportez-vous ?
Je travaille avec des modèles YOLO modernes (YOLOv8 à YOLO11 et plus récents) et SAM 2 pour la segmentation, et je choisis celui qui convient le mieux à votre matériel (CPU, GPU ou appareils en edge).
Pouvez-vous m'aider à intégrer le modèle entraîné dans mon application ou serveur ?
Oui. Le pack Premium et les options supplémentaires incluent le développement d’API (FastAPI/Flask) et le déploiement avec Docker. Je peux aussi convertir votre modèle en TFLite ou CoreML et l’intégrer à votre application mobile.
De combien d'images ai-je besoin ?
Pour de bons résultats, il faut généralement entre 200 et 500 images étiquetées par classe. Avec moins d’images, je peux utiliser l’augmentation et des modèles pré-entraînés. Envoyez-moi des exemples et je vous conseillerai.
Mes images ne sont pas étiquetées. Pouvez-vous m’aider ?
Oui. Ajoutez l’option Data Annotation et je labeliserai vos images avec des boîtes englobantes.
Ai-je besoin d’un GPU ou d’un serveur cloud payant ?
Non. Je m’occupe moi-même de l’entraînement. Pour le déploiement, j’optimise le modèle pour qu’il fonctionne sur votre matériel, que ce soit CPU, GPU, cloud ou mobile.
