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Je vais concevoir des modèles personnalisés de vision par ordinateur, yolo et apprentissage profond
Développeur de logiciels
Ingénieur Full-Stack et IA | Systèmes évolutifs et intégrations IA
Spécialisé dans la création d'applications web robustes et l'intégration de solutions IA/LLM avancées dans les flux de travail d'ent...
À propos de ce service
Les modèles d'IA prêts à l'emploi échouent souvent dans des environnements commerciaux réels. En tant qu'ingénieur Full-Stack et IA, je développe des systèmes de vision par ordinateur et des modèles d'apprentissage profond prêts pour la production, adaptés à votre jeu de données et à votre logique métier.
Principales capacités en vision par ordinateur :
- Détection et suivi d'objets : entraînement de modèles YOLO personnalisés pour la surveillance en temps réel et l'automatisation.
- Classification d'images : pipelines avancés d'apprentissage profond utilisant PyTorch et TensorFlow.
- OCR et extraction de texte : analyse automatisée de documents et numérisation de données.
- Détection et reconnaissance faciale : solutions biométriques sécurisées et analyses visuelles.
- Traitement d'images : pipelines OpenCV personnalisés, préparation de jeux de données et conseils pour l'annotation.
L'avantage Full-Stack : Je ne me limite pas à livrer des notebooks Jupyter isolés. Je construis des architectures IA complètes :
- Code source Python propre, évolutif et bien documenté.
- Intégration API (FastAPI/Flask) pour connecter les modèles de vision à votre logiciel existant.
- Prêt pour déploiement sur le cloud et en edge (Docker, AWS, architectures REST).
Veuillez m'envoyer un message direct avec la portée de votre projet et la disponibilité de votre jeu de données avant de passer commande pour évaluer la faisabilité technique et définir la meilleure architecture.
APIs:
Amazon Rekognition
•
Google Cloud Vision API
•
Azure Face API
Langage de programmation:
Python
•
R
•
SQL
•
Java
•
NoSQL
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
tensorflow
•
MLflow
•
CVAT
•
Colab
•
PyTorch
Frameworks:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Dois-je fournir un jeu de données annoté pour l'entraînement du modèle YOLO personnalisé ?
Pas nécessairement. Si vous avez des images ou vidéos brutes, je peux vous guider pour définir les spécifications d'annotation ou mettre en place des pipelines d'annotation automatique. Si vous avez déjà des données annotées (format YOLO, COCO ou Pascal VOC), nous pouvons directement passer à l'entraînement.
Ai-je la propriété complète du code source et des poids du modèle ?
Oui. À la fin de la commande, vous obtenez 100 % des droits de propriété intellectuelle. Cela inclut les poids du modèle entraîné (.pt, .onnx ou .engine), le code source Python propre et la documentation d'exécution.
Le modèle de vision par ordinateur peut-il fonctionner localement, sur des appareils Edge ou dans le Cloud ?
Oui. Les pipelines peuvent être optimisés pour une exécution locale (GPU NVIDIA CUDA), du matériel léger en edge (Jetson, Raspberry Pi utilisant ONNX/TensorRT), ou empaquetés dans des conteneurs Docker et déployés en tant qu'API REST (FastAPI) sur AWS ou GCP.
Comment évaluez-vous et garantissez-vous la précision du modèle ?
J’évalue tous les modèles d'apprentissage profond à l’aide de métriques quantitatives standard de l’industrie, notamment mAP (mean Average Precision), précision, rappel et matrices de confusion. Les seuils de performance cibles sont définis lors de notre première discussion sur la portée technique.
Pouvez-vous optimiser ou corriger des bugs dans un script de vision par ordinateur existant ?
Oui. Je peux déboguer des pipelines PyTorch, TensorFlow ou OpenCV existants, optimiser la vitesse d'inférence, résoudre des problèmes de mémoire ou refactoriser des scripts autonomes en microservices API prêts pour la production.
