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Je vais créer une AI de détection d'objets personnalisée avec boîtes englobantes entraînée sur votre dataset
Détection d'objets, YOLOv8, OpenCV, estimation de pose, Mediapipe, OpenPose, logiciel
Solutions de vision par ordinateur et d'apprentissage profond alimentées par IA pour des applications concrètes. Mes services incluent la détection d’objets, YOLOv8, OpenCV, estimation de pose, Mediap...
À propos de ce service
Avez-vous un dataset unique et besoin d'une AI dédiée pour identifier précisément vos éléments ? Je vais créer un modèle de détection d'objets personnalisé avec des prédictions précises de boîtes englobantes, entièrement entraîné sur votre dataset propriétaire. Je transforme vos annotations brutes en systèmes de détection performants.
Je suis très flexible avec les formats de données, travaillant sans problème avec Pascal VOC (XML), YOLO (TXT), COCO (JSON) ou CSV. J'applique des stratégies d'augmentation robustes pour rendre votre modèle résilient face aux changements d'éclairage, d'angles et d'échelle, garantissant une haute moyenne de précision (mAP).
Ce service fournit tous les poids du modèle, des scripts Python d'inférence bien documentés, des outils de visualisation des boîtes englobantes, et une documentation claire expliquant comment effectuer des inférences sur de nouveaux médias non vus. Déverrouillons l'automatisation pour vos actifs de données personnalisés. Contactez-moi dès aujourd'hui et donnons vie à votre dataset !
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FAQ
Traduction automatique
Dans quel format doivent être mes annotations de dataset ?
J'accepte les fichiers texte au format YOLO, les fichiers JSON COCO ou les fichiers XML Pascal VOC. Je peux également gérer les conversions de format.
Pouvez-vous m'aider à étiqueter mes images brutes ?
Le tarif couvre l'entraînement du modèle. Si vous avez besoin d'un étiquetage/annotation d'images approfondi, veuillez me contacter pour un devis personnalisé.
Quelles métriques fournissez-vous pour prouver que le modèle fonctionne ?
Je fournis des graphiques métriques complets incluant des courbes de précision-rappel, des graphiques de perte, et la moyenne de précision (mAP@0.5 et mAP@0.5:0.95)
