Je vais créer un modèle personnalisé de détection d'objets yolo avec opencv

Je crée des systèmes de détection d’objets, de segmentation d’images et de suivi en temps réel prêts pour la production en utilisant YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9, OpenCV et PyTorch, qui fonctionnent dans le monde réel, pas seulement sur des jeux de données de référence.

Si vous avez besoin d’un modèle qui détecte précisément des objets dans des images ou des vidéos, compte des personnes, identifie des défauts dans des produits ou suit des mouvements en temps réel, vous êtes au bon endroit.

CE QUE JE CRÉE

- Détection d’objets personnalisée avec YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9,

 Faster R-CNN

- Suivi multi-objets en temps réel avec DeepSORT et SORT

- Segmentation d’images avec Mask R-CNN, SAM et DeepLab

- Détection de défauts et pipelines de contrôle qualité pour

 la fabrication

- Comptage de personnes, analyse de foule et systèmes de flux

- Détection et reconnaissance de plaques d’immatriculation

- Pipelines d’annotation de datasets personnalisés et workflows d’entraînement

- Exportation de modèles vers ONNX, TorchScript et Docker pour le déploiement

- Déploiement sur edge avec Raspberry Pi, Jetson Nano et appareils mobiles

CE QUE VOUS RECEVEZ

Chaque livraison comprend un code source Python propre et documenté, des notebooks Jupyter avec résultats de tests et métriques de précision, les poids du modèle entraîné avec un script d’inférence prêt à l’emploi, ainsi qu’une vidéo des sorties du modèle.