Je vais construire un pipeline CV pour la détection d'objets ou la classification d'images en utilisant pytorch

Vous avez besoin d'un modèle de vision par ordinateur qui fonctionne réellement dans votre environnement, pas seulement une démo sur un notebook ?

Je crée des pipelines de vision par ordinateur de bout en bout en utilisant PyTorch, OpenCV et des architectures de pointe comme YOLO, ResNet, VGG16 et Vision Transformers. Que vous ayez besoin de détecter des objets en temps réel, de classer des images, de segmenter des régions ou d'extraire du texte, je fournis une solution propre et déployable.

Ce que je peux construire :

• Détection d'objets (YOLOv8/v11, Faster R-CNN)
• Classification d'images (ResNet50, VGG16, EfficientNet)
• Segmentation d'images (sémantique et d'instance)
• OCR et extraction de texte dans les documents
• Analyse d'imagerie médicale
• Entraînement sur dataset personnalisé + ajustements
• Point de terminaison d'inférence FastAPI pour votre modèle

Cas d'utilisation populaires : Détection de défauts en fabrication, diagnostic d'images médicales, reconnaissance faciale ou d'objets, surveillance des étagères en retail, numérisation de documents, analyse de caméras de sécurité.

Pourquoi me choisir ? J'ai construit et déployé un système de détection de tumeurs cérébrales utilisant VGG16 et ResNet50 avec un backend FastAPI et un conteneur Docker, un vrai projet d'imagerie médicale de bout en bout. Contactez-moi avec votre dataset et votre cas d'usage avant de commander.