Je vais former et ajuster un modèle de détection d'objets YOLO personnalisé

Vous avez besoin d’un modèle YOLO personnalisé entraîné sur votre propre jeu de données ?

Je forme, ajuste, évalue et teste des modèles de détection d'objets YOLO en utilisant Python et des workflows modernes de vision par ordinateur. Je peux vous aider avec la validation du dataset, le prétraitement, la détection multi-classe, l'entraînement, les métriques de validation, les tests d'inférence, l'optimisation du modèle et la préparation à la déploiement.

Selon le package, vous recevez les poids entraînés, le code source, les résultats d’évaluation, des exemples d’inférence, la documentation et une intégration API optionnelle.

J'ai une expérience pratique dans la construction et l'entraînement de systèmes de vision par ordinateur basés sur YOLO pour des applications d’analyse vidéo et de surveillance en conditions réelles.

La performance du modèle dépend de la qualité du dataset, de la précision de l’annotation, de l’équilibre des classes et de la complexité de la tâche, je ne garantis donc pas des chiffres de précision irréalistes.

Veuillez m’envoyer un message avant de commander avec la taille de votre dataset, les classes, le format d’annotation et l’usage cible.