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Je vais construire un modèle de détection d'objets personnalisé avec yolov8
Développeur IA et ML RAG, YOLO, FastAPI, React
Je suis Muhammad Musif, développeur IA/ML et étudiant en informatique à FAST-NUCES (Pakistan). Je crée des IA en production : chatbots RAG pour PDFs, vision par ordinateur (YOLOv8, ResNet), et full-st...
À propos de ce service
Vous avez besoin d'une IA capable de VOIR et de détecter des objets, des défauts ou des motifs dans des images ?
Je crée des solutions de vision par ordinateur sur mesure en utilisant YOLOv8, entraînées avec vos données ou ajustées à partir de modèles éprouvés.
CE QUE VOUS OBTENEZ :
Modèle YOLOv8 personnalisé (.pt weights)
Script d'inférence ou API FastAPI
Mesures d'évaluation (précision, rappel, mAP)
Démonstration avec prédictions sur vos images
Code source complet et documentation
CAS D'UTILISATION :
Contrôle qualité en fabrication, inspection de panneaux solaires, agriculture, sécurité, comptage en retail.
POURQUOI MOI :
Je suis Muhammad Musif, développeur IA chez FAST-NUCES. J'ai créé la détection de défauts de panneaux solaires (YOLOv8 + FastAPI + React) et la vision pour la maladie des cultures (ResNet18) sur GitHub.
TECH : Python, YOLOv8, OpenCV, PyTorch, FastAPI, Streamlit/React
Contactez-moi avec votre cas d'utilisation avant de commander.
FAQ
Traduction automatique
Je n'ai pas d'images étiquetées. Pouvez-vous m'aider ?
Oui. Je vous guiderai avec Roboflow ou LabelImg et utiliserai l'augmentation de données pour les petits ensembles.
De combien d'images ai-je besoin ?
Minimum 50-100 par classe pour des résultats corrects. Plus d'images signifient une meilleure précision.
Cela peut-il fonctionner sur un téléphone ou un Raspberry Pi ?
Oui. Je peux optimiser vers YOLOv8n nano pour les appareils edge. Ajoutez l'option Mobile Edge.
Faites-vous de la classification, pas de la détection ?
Oui. J'ai créé des classificateurs de maladies de cultures avec ResNet. Contactez-moi pour des projets de classification.
