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Je vais créer un système de détection d'objets en temps réel avec yolo
Je suis Muhammad Umair, étudiant en MS Data Science à l'Université Quaid-e-Azam, Islamabad, avec une expérience pratique en saisie de données, analyse de données, apprentissage automatique et visualis...
À propos de ce service
Vous cherchez une solution fiable de détection d'objets qui fonctionne réellement dans le monde réel ? Vous êtes au bon endroit.
Je suis ingénieur en Machine Learning et Vision par Ordinateur avec une expérience pratique dans la création de systèmes de détection d'objets en temps réel utilisant YOLOv8, OpenCV et Python. J'ai livré avec succès des projets comprenant reconnaissance de plaques d'immatriculation, détection de visages et pipelines de détection d'objets personnalisés avec plus de 90 % de précision.
Ce que je vais réaliser pour vous :
Détection d'objets en temps réel avec YOLOv8 / YOLO
Entraînement de modèles personnalisés sur vos propres données
Détection sur images, fichiers vidéo ou flux webcam en direct
API REST FastAPI ou Flask pour que votre application puisse appeler le modèle
Code source Python propre et commenté
Visualisation des boîtes englobantes avec étiquettes de classe et scores de confiance
Compatible avec tous les cas d'utilisation caméras de sécurité, commerce, imagerie médicale, véhicules, drones
Mes systèmes de détection sont utilisés pour :
- Détection de défauts produits en fabrication
- Véhicules et reconnaissance de plaques d'immatriculation
- Comptage de personnes et surveillance de foule
- Détection de faune et d'animaux
- Systèmes de reconnaissance faciale et visages
- Inventaire et détection de codes-barres / QR codes
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FAQ
Traduction automatique
Dois-je fournir mon propre dataset ?
Cela dépend de votre package. Pour le package Basic, j'utilise un modèle YOLOv8 pré-entraîné capable de détecter déjà 80 objets courants comme les personnes, voitures, animaux et objets du quotidien — pas besoin de dataset. Pour les packages Standard et Premium où j'entraîne un modèle personnalisé sur vos objets spécifiques, vous devrez
: Combien de classes d'objets pouvez-vous détecter ?
Le package Basic supporte jusqu'à 80 classes pré-entraînées utilisant le dataset COCO standard. Le package Standard supporte jusqu'à 5 classes personnalisées et le package Premium jusqu'à 10 classes personnalisées. Si vous avez besoin de plus de 10 classes, contactez-moi avant de commander pour discuter d'un arrangement personnalisé.
Cela peut-il fonctionner sur une vidéo en direct ou une caméra de sécurité ?
Oui. Tous les packages supportent la détection sur images et fichiers vidéo. La prise en charge du flux en direct de webcam et CCTV est incluse dans les packages Standard et Premium. Si vous avez une configuration spécifique ou un flux RTSP, mentionnez-le lors de votre message pour que je puisse confirmer la compatibilité avant votre commande.
Le modèle fonctionnera-t-il sur mon ordinateur ou serveur ?
Oui. Je fournis le modèle sous forme de fichier .pt (PyTorch) standard avec un script d'inférence Python. Il fonctionne sous Windows, Mac et Linux. Une GPU est recommandée pour la vidéo en temps réel, mais un CPU suffit pour la détection d'images. Je fournirai des instructions claires pour l'installation afin que vous puissiez l'utiliser sans confusion.
