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Je vais concevoir un modèle de vision par ordinateur pour la détection d'objets ou la classification d'images en utilisant
Ingénieur IA ML
Je conçois des solutions IA et ML de bout en bout, de la définition du problème au déploiement en production.
Mon travail couvre des modèles ML personnalisés, des applications alimentées par LLM avec...
À propos de ce service
Vous avez des images à faire comprendre automatiquement ?
Que vous ayez besoin de détecter et localiser des objets en temps réel, de classer des images en catégories ou de compter et suivre des éléments dans un flux visuel, je crée des modèles de vision par ordinateur qui fonctionnent sur des données réelles, pas seulement sur des benchmarks.
J'utilise des architectures d'apprentissage profond telles que YOLO, ResNet et EfficientNet avec transfert d'apprentissage pour vous garantir une grande précision même avec peu de données d'entraînement. J'ai développé des systèmes de vision dans le commerce de détail, la fabrication, la gestion de documents et la reconnaissance d'objets généraux.
Ce que vous obtenez :
- Modèle d'objet detection ou de classification entraîné
- Transfert d'apprentissage à partir d'architectures éprouvées
- Rapport d’évaluation avec précision, rappel, précision et mAP
- Exemples de sortie annotés montrant des prédictions sur de vraies images
- Code Python propre avec documentation
- API et déploiement optionnels
Envoyez-moi quelques images d'exemple avant de commander et je vous confirmerai ce qui est réalisable.
Expertise:
Traitement d'images
•
Classification
•
Détection d'objets
Langage de programmation:
Python
•
MLflow
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
tensorflow
•
MLflow
•
Colab
•
PyTorch
Frameworks:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
Autres services de Data science et machine learning I Offre
FAQ
Traduction automatique
Quels formats d’image acceptez-vous ?
JPG, PNG, TIFF, BMP et la plupart des formats standards. Si vous avez une vidéo et que vous avez besoin d'une détection au niveau des images, je peux aussi gérer cela.
Dois-je fournir des données étiquetées ?
Pour la détection d'objets, oui, les images doivent comporter des annotations de boîtes englobantes. Si vos données ne sont pas étiquetées, je peux vous guider vers les meilleurs outils d'annotation gratuits et le format à utiliser.
De combien d'images ai-je besoin ?
Avec le transfert d'apprentissage, quelques centaines d'images par classe suffisent souvent pour de bons résultats. Je vous dirai honnêtement si votre dataset nécessite plus de données avant l'entraînement.
Le modèle fonctionnera-t-il sur mon matériel ?
Cela dépend de votre configuration. Je peux optimiser le modèle en utilisant la quantification ou l'export ONNX pour qu'il fonctionne efficacement sur CPU si vous ne disposez pas d'un GPU.
Pouvez-vous détecter plusieurs types d'objets en même temps ?
Oui. La détection et la classification multi-classe sont entièrement supportées. Indiquez-moi toutes les catégories dont vous avez besoin lors de la phase de spécifications.
