Je vais former des modèles d'IA pour entreprises pour la détection d'objets en temps réel avec YOLO


À propos de ce service
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Vous cherchez une solution de vision par ordinateur puissante et en temps réel ? Avez-vous besoin d'un modèle personnalisé de détection d'objets, de segmentation d'instances ou de classification entraîné précisément pour votre jeu de données unique ? Ne cherchez plus !
Je suis ingénieur en IA spécialisé en Deep Learning et vision par ordinateur. Je vais entraîner un modèle YOLOv8 ou YOLOv11 de pointe adapté à vos besoins spécifiques, que ce soit pour la détection d'événements de surveillance, le comptage automatisé d'objets, l'analyse sportive ou des projets de recherche académique.
Ce que je propose dans cette service :
- Prétraitement et annotation de dataset
- Entraînement de modèle personnalisé
- Évaluation complète
- Déploiement de script d'inférence
- Suivi et déploiement (Premium)
Stack technique :
- Frameworks : Ultralytics YOLO, PyTorch, OpenCV
- Outils : Roboflow, LabelImg/Labelme
- Environnement : Kaggle, Google Colab, Jupyter Notebooks
Note aux acheteurs :
- Veuillez m’envoyer un message pour discuter de vos objectifs de projet personnalisés, de la disponibilité de votre dataset et des limites spécifiques pour le déploiement sur des appareils edge avant de passer commande !
Découvrez Abdul Samad
AI Engineer, Data Scientist, Machine Learning Specialist, AI Developer
- DePakistan
- Membre depuisfévr. 2023
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais
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FAQ
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Q1 : Que dois-je fournir pour démarrer le projet ?
R : Vous devez fournir votre dataset brut (images ou clips vidéo) et une liste claire d'objets/classes que vous souhaitez que le modèle détecte. Si votre dataset est déjà annoté, veuillez fournir les annotations au format YOLO ou un lien d'export Roboflow.
Q2 : Que faire si je n'ai pas encore de dataset annoté ?
R : Aucun problème ! Si vous avez des images ou vidéos brutes, choisissez mes packages Standard ou Premium. Je peux vous aider avec l'annotation et la structuration des données à l’aide d’outils comme Roboflow ou LabelImg pour préparer l’entraînement.
Q3 : Quels fichiers recevrai-je à la livraison du projet ?
R : Selon votre package, vous recevrez le fichier de poids du modèle entraîné (.pt), les graphiques d’évaluation du modèle (matrice de confusion, courbe F1, etc.), et un script Python optimisé (inference.py) pour traiter des vidéos ou flux en direct.
Q4 : Ces modèles peuvent-ils fonctionner sur des appareils à faible puissance comme un Raspberry Pi ou un CPU ?
R : Oui ! Si vous souhaitez déployer le modèle sur un CPU ou un appareil edge, j’entraînerai une variante YOLO Nano (yolov8n / yolov11n) et vous aiderai à l’exporter dans des formats optimisés comme ONNX ou OpenVINO pour assurer une exécution à haute FPS.

