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Je vais former un modèle de détection d'objets et compter les objets dans une vidéo
Je livrerai des projets de vision par ordinateur, traitement d’image et opencv avec python
Étudiant en informatique à North South University, Dhaka, spécialisé en vision par ordinateur. Je forme et déploie des modèles de détection en temps réel — YOLO, annotation de datasets personnalisés, ...
À propos de ce service
La plupart des vendeurs en CV vous montrent une démo sur une photo de stock. Je vous montrerai des résultats sur votre vidéo avant de commander.
Envoyez-moi 510 images de votre vidéo réelle. En 24 heures, je vous renverrai des détections annotées et un verdict honnête sur la faisabilité avec la précision dont vous avez besoin. Sans frais, sans engagement. Si cela ne fonctionne pas, je vous le dirai et vous éviterai de dépenser de l'argent.
Ce que vous obtenez
- Modèle YOLOv8 entraîné sur vos données, les poids vous appartiennent
- Annotation et nettoyage du dataset dans Roboflow
- Des métriques significatives : mAP50-95, précision/rappel par classe, matrice de confusion
- Un script d'inférence exécutable pour images, vidéos, webcam ou RTSP, pas un notebook que vous ne pouvez pas déployer
- Comptage d'objets, alertes d'entrée dans une zone, et franchissement de ligne
- Export ONNX/TFLite pour Raspberry Pi, Jetson ou mobile
- README pour que vous puissiez le réentraîner vous-même lorsque vos données changent
Pourquoi moi
Je construis le système autour du modèle, pas seulement le modèle. Mon dernier projet était un moteur dual-YOLOv8 pour la détection en direct avec un tableau de bord WebSocket, une journalisation PostgreSQL et un filtrage d'alertes temporelles pour éliminer les faux positifs. La plupart des missions de détection se limitent au fichier .pt. Pas la vôtre.
Envoyez-moi quelques images d'exemple et ce que vous souhaitez détecter. Je réponds dans l'heure.
APIs:
Autres
Langage de programmation:
Python
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
Colab
•
PyTorch
Frameworks:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
•
Autres
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Puis-je vraiment bénéficier d’un test gratuit avant de commander ?
Oui. 5 à 10 images, annotées et renvoyées en 24 heures, avec mon avis honnête sur la faisabilité. Cela me coûte une heure et nous évite un échec de commande.
Vous n’avez pas d’avis. Pourquoi devrais-je risquer ?
Vous ne devriez pas avoir besoin. C’est justement le but du test gratuit — voir un résultat réel sur vos propres données avant tout paiement.
Je n’ai pas de données étiquetées. Pouvez-vous quand même aider ?
Oui — l’annotation est incluse dans Detection et Deployment. Envoyez des images ou vidéos brutes, je les étiquetterai.
Quelle précision puis-je obtenir ?
Tout dépend de la qualité de vos données, de la similarité des classes et de l’éclairage. Je vous donnerai un chiffre réaliste après le test gratuit, pas avant. Quiconque vous promet 99 % sans voir votre vidéo n’est qu’un devin 😅.
Cela fonctionnera-t-il sur un Raspberry Pi / Jetson / téléphone ?
Généralement oui, avec un modèle plus petit et export ONNX ou TFLite. Dites-moi d’abord le matériel précis et je vous donnerai le FPS réaliste.
Ai-je la propriété de tout ?
Oui !! poids, scripts, dataset annoté, tout vous appartient. Pas de licence, pas d’enfermement.
