Je vais faire de la vision par ordinateur, détection d'objets, segmentation et OCR avec yolo
ML, IA, vision par ordinateur, développeur full stack
À propos de ce service
Vous souhaitez créer des solutions d'IA et de vision par ordinateur performantes ? Vous êtes au bon endroit !
Je suis un développeur professionnel spécialisé dans la création de pipelines Deep Learning sur mesure pour résoudre des problèmes visuels complexes. De la surveillance multi-objets en temps réel à la segmentation précise d'images et à l'OCR de documents à haute précision, je fournis un code Python propre, optimisé et prêt pour la production.
Que vous construisiez un système de surveillance intelligent, analysiez des images médicales ou automatisiez l'extraction de données, je peux vous aider à prétraiter vos données, entraîner des modèles de pointe et les déployer sans souci.
️ Mon expertise technique
- Détection et suivi d'objets : YOLO (v8, v9, v11), DeepSORT, OpenCV
- Segmentation d'images : segmentation d'instance, sémantique et panoptique
- Systèmes OCR : analyse de documents et extraction de texte avec Tesseract, EasyOCR et PaddleOCR
- Frameworks de Deep Learning : PyTorch, TensorFlow, Keras
- Tableaux de bord interactifs : interfaces web personnalisées avec Streamlit, Gradio, React ou Next.js
APIs:
Microsoft Computer Vision AI
•
Google Cloud Vision API
Langage de programmation:
Python
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
tensorflow
Frameworks:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
SimpleCV
•
PyTorch
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Panda
Mon portfolio
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FAQ
Traduction automatique
Parlez-vous anglais ?
Oui.
Aidez-vous à l'annotation de jeux de données ?
Oui ! Si vous avez des images ou vidéos brutes non étiquetées, je peux vous guider vers les meilleurs outils d'annotation ou gérer le processus de labellisation des bounding boxes/polygones pour vos classes personnalisées en tant que service supplémentaire.
Pouvez-vous déployer le modèle d'IA sur un site web ou un serveur cloud ?
Absolument. Je peux déployer votre modèle sur des plateformes cloud (AWS, Heroku ou Vercel), l'intégrer dans une API rapide avec FastAPI, ou créer un tableau de bord frontend propre avec Streamlit ou Next.js pour que vous puissiez facilement uploader et visualiser les prédictions.

