Je vais concevoir des modèles personnalisés de détection d'objets et de vision par ordinateur avec YOLO

Vous avez besoin d’un modèle de vision par ordinateur qui fonctionne réellement sur vos images réelles, pas une démo simplifiée ?

Je suis ingénieur en apprentissage automatique avec 3 ans d’expérience dans la création et le déploiement de systèmes de vision par ordinateur en production de bout en bout. Je forme des modèles personnalisés de détection d’objets, segmentation d’instances, classification, estimation de pose et suivi avec YOLOv8/YOLO26, OpenCV et PyTorch, en me spécialisant dans les cas difficiles : petits objets, scènes denses et images haute résolution où les modèles standard échouent.

Ce que je peux réaliser pour vous

Détection et comptage d’objets personnalisés sur votre propre dataset

Segmentation d’instances et sémantique, estimation de pose/points de repère

Détection de petits objets via tiling haute résolution + fusion IoU

Suivi d’objets, OCR, classification d’images

Code Python propre, scripts d’entraînement, ReadMe et endpoint d’inférence FastAPI

Pourquoi moi : J’ai augmenté le mAP@50 de validation de 0,73 à 0,93 sur des données difficiles de petits objets en utilisant le tiling, construit des pipelines de mesure et de géométrie, et déployé des modèles dans Docker sur AWS. Vous obtenez un travail documenté, reproductible et déployable.

Contactez-moi avant de commander pour que je puisse confirmer le périmètre, le dataset et la livraison.