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Je vais entraîner des modèles de classification d'images CNN personnalisés avec pytorch ou tensorflow
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 classification d’images capable de fonctionner sur de nouvelles images non vues ? Je crée, entraîne et ajuste des classificateurs CNN et de transfert d’apprentissage en PyTorch ou TensorFlow sur votre propre jeu de données, et je vous montre la preuve : précision, F1 et une matrice de confusion.
CE QUE JE CRÉE
- Classification d’images binaire, multi-classe et multi-étiquette
- Transfert d’apprentissage (ResNet, EfficientNet, MobileNet) ou CNN personnalisés
- Corrections pour le surapprentissage, le déséquilibre des classes et la faible précision
- Cartes de chaleur Grad-CAM montrant ce sur quoi le modèle se concentre
- Déploiement : démo Gradio, FastAPI, export ONNX / TFLite
CE QUE VOUS RECEVEZ
- Fichier du modèle entraîné + code Python propre et commenté
- Rapport : précision, rappel, F1, matrice de confusion
- Script d’inférence pour classer de nouvelles images en une seule commande
COMMENT ÇA FONCTIONNE : vous envoyez vos images et votre objectif, je nettoie et divise les données, entraîne, ajuste et valide, puis je livre les résultats et assure le support.
TECH STACK : Python, PyTorch, TensorFlow, Keras, scikit-learn, torchvision, Google Colab
Vous avez besoin de détection ou de suivi d’objets à la place ? Consultez mon service YOLO. Contactez-moi avant de commander avec vos classes et le nombre d’images, et je vous recommanderai le bon package.
FAQ
Traduction automatique
Pouvez-vous entraîner un modèle de classification d'images personnalisé avec mes images ?
Oui. Envoyez vos images étiquetées (un dossier par classe, ou un CSV avec les étiquettes). Je entraîne un modèle CNN ou en transfer learning avec PyTorch ou TensorFlow, je le valide et je vous livre le modèle, le code et un rapport de précision.
Combien d'images faut-il pour la classification d'images ?
Cela dépend de la tâche. Avec le transfer learning et l'augmentation de données, quelques centaines d'images par classe suffisent souvent, et plus de données est généralement mieux. Envoyez-moi un échantillon et je vous dirai honnêtement à quoi vous attendre.
Dois-je utiliser un CNN personnalisé ou du transfer learning ?
Pour la plupart des petits et moyens ensembles de données, le transfer learning (ResNet, EfficientNet, MobileNet) est plus rapide et plus précis. Je choisis l’approche après un test rapide sur vos données, et je compare les options dans le package Standard.
Mon modèle surapprend ou a une faible précision. Pouvez-vous le corriger ?
Oui. Je vérifie la qualité des données, le déséquilibre des classes et les fuites de données, puis j'applique l'augmentation, la régularisation, des backbone plus puissants et l’optimisation. Partagez votre code et votre dataset, et je vous montrerai les métriques avant et après.
Qu'est-ce que Grad-CAM et vais-je l'obtenir ?
Les cartes de chaleur Grad-CAM montrent quelles régions de l'image influencent chaque prédiction, ce qui vous aide à faire confiance au modèle et à le déboguer. Elles sont incluses dans les packages Standard et Premium.
Le modèle peut-il fonctionner sur mobile, sur le web ou via une API ?
Oui. Le package Premium inclut une application de démonstration Gradio, un endpoint FastAPI et une exportation ONNX ou TFLite pour mobile et appareils edge. D'autres packages peuvent ajouter ces fonctionnalités en option.
Quels frameworks et outils utilisez-vous ?
Python avec PyTorch (torchvision), TensorFlow/Keras, scikit-learn et Google Colab. Dites-moi votre framework préféré et je m’adapterai.
Puis-je utiliser le modèle entraîné dans un produit commercial ?
Vous recevez le code complet et le modèle entraîné pour votre projet. Certains poids pré-entraînés ont leurs propres licences, alors indiquez-moi si votre utilisation est commerciale, et je choisirai les backbone appropriés.
Fournissez-vous une évaluation de modèle et une analyse de performance ?
Oui. Selon le package, je peux fournir des résultats d’entraînement/validation, des métriques de performance, une analyse d’évaluation et des résultats de tests et inférence.
