Je vais concevoir et déployer des modèles de vision par ordinateur en python avec pytorch


À propos de ce service
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Vous cherchez des solutions Vision par Ordinateur sur mesure adaptées à votre projet ? Vous êtes au bon endroit !
Je me spécialise dans le développement, l’entraînement, l’affinement et le déploiement de modèles de vision par ordinateur et d’apprentissage profond de pointe utilisant PyTorch et Python.
Ce que je propose :
- Détection et suivi d’objets : YOLO (v8/v9/v10/v11), Faster R-CNN, DeepSORT
- Classification et segmentation d’images : ResNet, Vision Transformers (ViT), Mask R-CNN, UNet
- Reconnaissance faciale et estimation de pose : MediaPipe, OpenCV
- Entraînement de modèles personnalisés : Prétraitement des données, augmentation, transfert d’apprentissage et réglage des hyperparamètres
- Déploiement : API REST avec FastAPI/Flask, conteneurisation Docker, configuration prête pour le cloud
Pile technologique :
- Frameworks : PyTorch, OpenCV, Torchvision, Scikit-learn
- Outils de déploiement : Docker, FastAPI, Flask, ONNX, Git
Pourquoi me choisir ?
- Code propre, bien documenté et prêt pour la production
- Communication rapide et support complet
- Modèles précis optimisés pour la vitesse d’inférence
Veuillez me contacter pour discuter de vos besoins et de vos datasets avant de passer commande !
Découvrez Jiaxin L
AI Application Developer Machine Learning Engineer
- DeChine
- Membre depuissept. 2026
Langues
Chinois, Anglais
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FAQ
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De quelles informations avez-vous besoin avant de commencer ?
Veuillez me contacter avant de commander ! J’ai besoin d’une description claire de votre problème, de détails sur votre dataset (format, taille, étiquettes), des métriques de précision/vitesse souhaitées, et de votre environnement de déploiement cible.
Que faire si je n’ai pas de dataset ou si mes données ne sont pas annotées ?
Pas de problème. Je peux vous aider à collecter des datasets, faire du web scraping, et annoter/étiqueter les données avec des outils comme LabelImg, CVAT ou Roboflow en tant qu’offre personnalisée.
Quelles livraisons seront faites à la fin du projet ?
Selon le package, vous recevrez le code source Python propre, les poids du modèle entraîné (.pt, .onnx, etc.), une documentation claire pour l’installation, et les scripts de déploiement Docker ou FastAPI.
Proposez-vous un support pour configurer le modèle sur mon ordinateur/serveur ?
Oui, je fournis une documentation complète pour un déploiement facile. Je peux également vous aider à configurer l’environnement et à exécuter le pipeline via une session à distance si nécessaire.

