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Je vais entraîner des modèles personnalisés de détection d'objets yolo et d'apprentissage profond
Développeur en Computer Vision YOLO, OpenCV, PyTorch, TensorFlow
Je suis ingénieur en Computer Vision et IA, spécialisé en Machine Learning, Deep Learning, OpenCV, YOLO, PyTorch et TensorFlow. Je crée des solutions intelligentes pour la détection d'objets, la class...
À propos de ce service
Vous avez besoin d’un modèle de détection d’objets personnalisé ou d’apprentissage profond qui fonctionne dans le monde réel ? Je construis, entraîne et optimise des modèles YOLO (YOLOv8 / YOLO11), PyTorch et TensorFlow sur votre propre jeu de données, avec une preuve de précision et un code que vous pouvez exécuter.
CE QUE JE CRÉE
- Détection, suivi et comptage d’objets personnalisés avec YOLO (images, vidéo, CCTV)
- Classification et segmentation d’images (CNN, transfert d’apprentissage)
- Pipeline de vision par ordinateur avec OpenCV
- Correction du surapprentissage, amélioration du mAP ou précision faible dans les modèles existants
- Déploiement : API REST (FastAPI), Docker, export ONNX
CE QUE VOUS RECEVEZ
- Poids entraînés + code Python propre et commenté
- Rapport de métriques : mAP, précision, rappel, F1, matrice de confusion
- Script d’inférence pour images, vidéos et caméra en direct
COMMENT ÇA FONCTIONNE : vous partagez votre jeu de données et votre objectif, je vérifie la qualité des données, entraîne, ajuste et valide, puis je livre les résultats et offre un support.
TECH STACK : Python, PyTorch, TensorFlow, Keras, Ultralytics YOLO, OpenCV, scikit-learn, Google Colab
Contactez-moi avant de commander avec votre cas d’utilisation et la taille de votre dataset, je vous recommanderai le package adapté.
FAQ
Traduction automatique
Pouvez-vous entraîner un modèle YOLO personnalisé sur mon propre jeu de données ?
Oui. Envoyez vos images et vos étiquettes (format YOLO, COCO ou Pascal VOC). Je forme un modèle YOLOv8 ou YOLO11 sur vos données, le valide et vous livre les poids, le code et un rapport de précision.
J'ai des images mais pas d'étiquettes. Pouvez-vous annoter mon jeu de données ?
Oui, avec l'option Annotation d'images. Je labelise vos images (boîtes englobantes ou segmentation), vérifie la qualité des étiquettes, puis entraîne sur le jeu de données nettoyé. Envoyez-moi le nombre d'images pour un devis.
Pouvez-vous améliorer la précision de mon modèle d'apprentissage profond existant ?
Oui. Partagez votre code, votre modèle et votre jeu de données. Je diagnostique le surapprentissage, le déséquilibre des classes et les faibles caractéristiques, puis améliore les résultats avec une meilleure augmentation, un réglage ou une architecture optimisée. Meilleur avec le pack Standard.
Comment saurai-je si le modèle fonctionne ? Quelles métriques reportez-vous ?
Vous obtenez le mAP, la précision, le rappel, le F1, les courbes PR et une matrice de confusion mesurée sur un ensemble de test réservé, ainsi que des prédictions d'exemple sur vos propres images ou vidéos.
Réalisez-vous de la détection, du suivi et du comptage en temps réel pour la vidéo ou la vidéosurveillance ?
Oui. Je fournis des scripts d'inférence pour images, fichiers vidéo, webcams et flux RTSP/CCTV. Le suivi et le comptage d'objets sont inclus dans les packs Standard et Premium.
Pouvez-vous déployer mon modèle en tant qu'API ou sur le cloud ?
Oui. Le pack Premium inclut un endpoint REST FastAPI avec Docker et un déploiement cloud unique sur votre serveur (AWS, GCP ou Azure). D'autres packs peuvent ajouter le déploiement cloud en option.
Quels frameworks, outils et versions de YOLO utilisez-vous ?
Python, PyTorch, TensorFlow/Keras, Ultralytics YOLO (YOLOv8, YOLO11 et plus récent), OpenCV, scikit-learn, ONNX et TFLite. Je travaille aussi avec Roboflow et Google Colab.
Puis-je utiliser le modèle entraîné dans un produit commercial ?
Vous recevez le code source complet et les poids entraînés pour votre projet. Notez que Ultralytics YOLO utilise la licence AGPL-3.0, donc une utilisation commerciale en closed-source peut nécessiter une licence d'Ultralytics. Je peux vous conseiller sur des alternatives.
