Je ferai de la détection d'objets yolov8, de la détection de défauts et de la segmentation d'images

Vous devez fournir vos images ou dataset ainsi qu'une idée claire de ce qui doit être détecté (objets, défauts, produits, etc.). Si vos données ne sont pas étiquetées, je peux vous aider avec l'annotation dans les packages Standard et Premium. En général, 150 à 200 images par classe suffisent pour commencer à entraîner un bon modèle.

Oui. Je me spécialise dans l'entraînement de modèles YOLOv8 sur des datasets personnalisés. Chaque modèle est entraîné spécifiquement sur vos données plutôt que sur des résultats génériques pré-entraînés, ce qui le rend adapté à votre cas d'utilisation réel comme la détection de défauts, l'identification de produits ou toute tâche de détection d'objets personnalisée.

Vous recevrez un fichier de modèle entraîné (.pt), un code d'inférence Python propre et des instructions d'installation (README). Les packages Standard et Premium incluent également une interface de démo simple utilisant Streamlit pour tester. Le package Premium comprend en plus une intégration API de base pour le déploiement.

La précision dépend de la qualité du dataset, de l'étiquetage et de la complexité des classes. Avec des données correctement annotées (plus de 200 images par classe), le modèle peut atteindre des résultats solides généralement dans la plage de 85 à 95 % pour de nombreuses tâches de détection dans le monde réel. Je fournis également des métriques d'évaluation avec chaque livraison.

Oui. Si votre dataset n'est pas étiqueté, je peux gérer l'annotation complète, y compris les boîtes englobantes et le prétraitement. Cela est inclus dans les packages Standard et Premium et garantit que votre dataset est entièrement prêt pour l'entraînement du modèle sans besoin d'outils ou services supplémentaires.