Je développerai des solutions de détection et de suivi d'objets basées sur l'IA

EXPERTISE EN DÉTECTION DE CAROTTES :

• Modèles de base : détection Zero-shot, VLM (Florence/paligemma 2), réglage fin LoRA, optimisation CLIP/DINO
• Architectures CNN : YOLO/RetinaNet (à un étage), R-CNN/Mask R-CNN (à deux étages), architectures FPN
• Transformateurs : Transformateur Swin/Swift, DETR, intégration dorsale DINOv2
• Apprentissage en quelques étapes : apprentissage par transfert, distillation des connaissances, pipelines d'apprentissage actifs

SUIVI AVANCÉ :

• SOTA MOT : ByteTrack, DeepSORT (intégrations personnalisées), StrongSORT, Norfair
• Capacités : Réidentification multi-caméras, gestion de l'occlusion, prévision de trajectoire

PILE TECHNIQUE :

• Cadres : MMDetection, Detectron2, API TF-OD, architecture personnalisée
• Bibliothèques : PyTorch, TensorFlow/Keras, OpenCV, Supervision

OPTIMISATION:

• Hautes performances : serveur Triton, TensorRT, OpenVINO, SDK DeepStream
• Déploiement Edge : optimisation Jetson, formation prenant en compte la quantification
• Gestion des données : ElasticSearch/MongoDB pour les métadonnées ; ChromaDB pour les vecteurs

EXPERTISE DU DOMAINE :

• Industriel : Détection d'anomalies, conformité EPI, contrôle qualité
• Surveillance : surveillance des menaces en temps réel, protection du périmètre, analyse du comportement
• Transport : suivi des véhicules, RAPI, analyse du trafic
• Commerce de détail : reconnaissance des produits, inventaire automatisé