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Je vais réaliser un projet de détection et reconnaissance d'objets
Ingénieur en apprentissage automatique
Je suis un ingénieur en apprentissage automatique spécialisé en vision par ordinateur (CV) et solutions d'apprentissage profond (DL). Sur Fiverr, je fais le lien entre données brutes et applications d...
À propos de ce service
Je me spécialise dans l'utilisation de YOLO (You Only Look Once) pour vos projets complexes de vision par ordinateur.
Je propose des solutions YOLO expertes et innovantes pour une détection d'objets, segmentation et suivi précises. De la formation de modèles personnalisés adaptés à vos données à leur déploiement et intégration sans faille, je fournis des solutions très précises et exceptionnellement efficaces selon vos besoins spécifiques.
Débloquez des capacités avancées de vision par ordinateur et profitez d'une performance rapide en temps réel avec mes projets YOLO professionnels.
APIs:
Microsoft Computer Vision AI
Langage de programmation:
Python
•
Colab
Outils:
Jupyter Notebook
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opencv
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tensorflow
•
CVAT
•
Colab
•
PyTorch
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Quelles données dois-je fournir ?
Vous devez fournir le jeu de données (images ou frames vidéo) contenant les objets que vous souhaitez détecter. Il est essentiel que ces données soient annotées avec des boîtes englobantes (et des masques, si une segmentation est requise) dans un format standard (par exemple, format YOLO, format COCO ou Pascal VOC).
Et si mes données ne sont pas annotées ?
L'annotation des données est une étape longue mais nécessaire. Si vos données ne sont pas encore étiquetées, je peux fournir ce service en tant que Gig Extra. Veuillez me contacter avant de commander pour discuter de la taille de votre jeu de données et obtenir un devis personnalisé pour l'annotation, car cela influence le délai du projet.
Quelle version de YOLO utilisez-vous ?
J'utilise principalement les versions les plus modernes et efficaces, comme YOLO11 et YOLO12, pour garantir une haute précision et des performances en temps réel. Cependant, je peux également travailler avec des versions plus anciennes (comme YOLOv10 ou YOLOv8) si votre environnement de déploiement l'exige.
Quels sont les livrables clés du projet ?
Les poids du modèle entraîné (par exemple, fichier .pt). Le code source Python nécessaire pour effectuer des inférences (prédictions) sur de nouvelles images/vidéos. Un rapport détaillé de performance incluant des métriques comme mAP (mean Average Precision), Précision et Rappel. Une documentation claire sur la façon d'exécuter et d'utiliser le modèle.
