Je vais former et optimiser un modèle de détection d'objets personnalisé
Ingénieur logiciel
À propos de ce service
Vous cherchez une solution de détection d'objets performante, privée et locale ?
Vous êtes au bon endroit.
De nombreuses solutions de vision par ordinateur reposent sur des API cloud coûteuses ou des architectures surchargées qui entraînent une latence importante. Je me spécialise dans la formation et l'optimisation de modèles de détection d'objets légers, prêts pour la production conçus pour fonctionner localement sur du matériel aux ressources limitées.
Fort d'une expérience concrète dans l'intégration de modèles de vision en temps réel en environnement de production et industriel, je fournis des poids hautement optimisés et un code Python propre et documenté.
️ Ce que je propose :
- Formation en détection d'objets personnalisée : Formation d'architectures de pointe (comme les variantes YOLO) adaptées à la reconnaissance de vos objets spécifiques.
- Prétraitement et augmentation de dataset : Nettoyage, structuration et extension de vos données d'images pour atteindre une précision maximale.
- Optimisation de format et quantification : Conversion et optimisation des modèles en ONNX ou TensorRT pour une inférence locale rapide.
Langage de programmation:
Python
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
tensorflow
•
Colab
•
PyTorch
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Autres
Autres services de Data science et machine learning I Offre
FAQ
Traduction automatique
Quelles architectures de deep learning utilisez-vous généralement pour la détection d'objets ?
Je forme et optimise des modèles légers pour un déploiement local. J'utilise YOLO (v8/v10) et NanoDet ultra-léger, parfait pour le matériel Edge contraint. En fonction de votre dataset et de vos cibles matérielles, je sélectionnerai et ajusterai la meilleure architecture personnalisée pour votre projet.

