Je vais concevoir et déployer un modèle de détection d'objets personnalisé avec rest API

Vous avez besoin d’un modèle de détection d’objets personnalisé qui fonctionne réellement en production ?

Je crée et déploie des modèles YOLOv8 entraînés sur votre dataset, encapsulés dans

un endpoint REST FastAPI que vous pouvez appeler depuis n’importe quelle application.

Voici mes réalisations : j’ai conçu VISTA, un système de surveillance de foule en temps réel utilisant

YOLOv8x + TensorRT. La latence d’inférence a été réduite de 28 ms à 11 ms

(augmentation de 60 % de la vitesse). J’ai aussi créé BusBuddy, un estimateur d’occupation de bus basé sur YOLOv8

qui a remporté Solevathon 5.0.

Ce que je fournis :

- Modèle YOLOv8 entraîné sur votre dataset personnalisé

- Script d’inférence avec visualisation des boîtes englobantes

- Endpoint REST FastAPI (envoyez une image, récupérez les détections)

- Conteneur Docker prêt à déployer

- Rapport de benchmark de performance

- Dépôt GitHub avec code propre et README

Convient pour : caméras de sécurité, analyse en retail, imagerie médicale,

détection de défauts de fabrication, surveillance du trafic, toute tâche de détection visuelle.

Contactez-moi avant de commander avec la taille de votre dataset et le nombre de

classes. Je confirmerai la faisabilité dans les 2 heures.