Je vais concevoir des modèles d'apprentissage profond et de vision par ordinateur

Points forts de mon expérience :

• Stage chez ISRO : Développé un pipeline de segmentation d’images satellites pour identifier et classer les régions du terrain, en améliorant la précision du modèle grâce à l’augmentation de données et à l’optimisation des architectures CNN.
• Stage chez Einfochips : Créé un modèle de détection d’objets en temps réel utilisant YOLOv8 pour des composants industriels, intégrant des flux de caméras en direct pour la surveillance de la production.
• Projets académiques : Mis en œuvre la détection d’interaction main-objet avec YOLOv11 et OpenCV pour déterminer si une main tient un objet, en utilisant l’analyse du mouvement et de la texture.

Services que je propose :

• Détection d’objets (YOLOv5/v8/v11, SSD, etc.)
• Classification d’images avec CNN / transfert d’apprentissage
• Segmentation d’images (binaire ou multi-classe)
• Analyse basée sur les frames (par exemple, détection de main tenant un objet)
• Prétraitement, annotation et augmentation de datasets
• Évaluation et ajustement de modèles

Ce que vous recevrez :

• Code Python bien commenté (.ipynb / .py)
• Poids du modèle entraîné + rapport d’évaluation
• Visualisations des prédictions (boîtes englobantes / masques)
• Guide simple pour tester ou réutiliser votre modèle

️ Outils que j’utilise :

• YOLO (v5/v8/v11) · PyTorch · TensorFlow · Keras · OpenCV · LabelImg · Roboflow · Google Colab / Jupyter / Kaggle