Je développerai des modèles de détection d'objets personnalisés en utilisant yolo, CNN, opencv

Je peux travailler sur l’analyse prédictive, les systèmes de recommandation, la classification de texte, l’analyse de sentiment, les chatbots, la détection d’objets, le clustering, l’analyse exploratoire de données, et plus encore. Je couvre à la fois des problématiques basées sur la recherche et des cas concrets en entreprise.

J’utilise principalement Python et R, accompagnés de bibliothèques comme TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras, OpenCV, NLTK, SpaCy, et Transformers pour les tâches de NLP, Deep Learning, Computer Vision et Data Science.

Oui, après l’entraînement du modèle, je peux le déployer sur un site web ou une application selon vos besoins en utilisant Flask, FastAPI ou Streamlit.

Absolument ! Peu importe la complexité, je suis spécialisé dans la résolution de problèmes en data science, NLP, vision par ordinateur et deep learning avec des solutions sur mesure.

Je suis les meilleures pratiques en data science et deep learning, j’utilise des techniques de validation appropriées, j’applique des métriques de performance, et je m’assure que le code est optimisé, propre et bien documenté pour chaque projet.

Je peux gérer une large gamme de projets en vision par ordinateur et en deep learning, notamment la détection d’objets, la classification d’images, la segmentation d’images, la reconnaissance faciale, l’estimation de pose, l’OCR, le suivi d’objets et les pipelines de traitement d’images personnalisés. Je travaille avec YOLO, OpenCV, PyTorch, TensorFlow et Python pour d

J’utilise principalement Python, OpenCV, YOLO (v5/v8/v11), PyTorch, TensorFlow et Keras pour le développement en vision par ordinateur et deep learning. Pour l’annotation de données et l’entraînement de modèles, j’utilise des outils comme Roboflow et LabelImg. Je peux également intégrer des modèles dans des applications web ou des API REST selon vos besoins.

Oui, absolument. Je peux entraîner des modèles de détection d’objets YOLO ou deep learning sur mesure avec votre jeu de données. Cela inclut l’annotation et l’étiquetage des données, l’entraînement du modèle, l’évaluation et l’optimisation. Si vous ne disposez pas d’un jeu de données, je peux aussi vous aider à collecter des données et à traiter des images pour en constituer un.

Vous recevrez un code Python entièrement fonctionnel, le modèle entraîné de deep learning ou de machine learning (avec poids), un README détaillé pour l’installation et l’utilisation, des métriques de performance (précision, mAP, score F1) et un support après livraison. Tout le code est propre, commenté et prêt pour le déploiement ou le développement ultérieur.

Le délai de livraison dépend de la complexité du projet. Un modèle simple de détection d’objets ou de classification d’images prend généralement entre 3 et 5 jours. Des systèmes de deep learning plus avancés, impliquant un entraînement personnalisé, de grands jeux de données ou des pipelines de traitement d’images en temps réel, peuvent prendre entre 7 et 14 jours.