Je vais concevoir un modèle de détection d'objets personnalisé en vision par ordinateur
Ingénieur IA
À propos de ce service
Je crée des modèles de vision par ordinateur personnalisés qui détectent, classent et suivent des objets dans vos images ou vidéos, suffisamment fiables pour une utilisation en production, pas seulement une démo sur notebook.
Envoyez-moi vos images ou vidéos et indiquez ce que vous souhaitez détecter (produits, défauts, personnes, EPI, objets spécifiques), et je formerai un modèle adapté à vos données et conditions.
Ce que vous obtenez :
- Un modèle de détection entraîné (YOLO / PyTorch) dans le format de votre choix (.pt, .onnx, .tflite)
- Un code d'inférence propre pour le faire fonctionner sur de nouvelles images ou un flux de caméra
- Un rapport de précision sur vos données de validation
- Une documentation pour le faire fonctionner et le réentraîner
Je me spécialise dans la détection d'objets en vision par ordinateur en temps réel, prête pour l'edge, la classification d'images, la mesure et l'inspection d'anomalies ou de défauts, optimisées avec OpenCV, NVIDIA Triton et CUDA.
Je suis nouveau ici, mais pas dans le domaine : j'ai construit et déployé des systèmes de vision en production pour l'industrie lourde (surveillance de sécurité, mesure, inspection).
Contactez-moi avec votre cas d'usage avant de commander pour que je puisse confirmer le périmètre et vous fournir le meilleur résultat.
APIs:
Autres
Langage de programmation:
Python
•
Colab
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
tensorflow
•
Colab
•
PyTorch
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
FAQ
Traduction automatique
De quoi avez-vous besoin de ma part pour commencer ?
Un ensemble d'images d'exemple ou une courte vidéo, ainsi qu'une description claire de ce que vous souhaitez détecter. Des échantillons représentatifs donnent le meilleur modèle.
Dans quel format vais-je livrer le modèle ?
Ce que vous souhaitez : PyTorch (.pt), ONNX ou TFLite pour l'edge / mobile — plus le code d'inférence et la documentation.
Peut-il fonctionner en temps réel ou sur un appareil edge ?
Oui. J'optimise pour l'inférence en temps réel et les appareils edge (par exemple NVIDIA Jetson) en utilisant ONNX/TensorRT.
Et si la vision par ordinateur ne convient pas ?
Je vous dirai franchement. Le package Basic est une preuve de concept à faible coût, pour que vous puissiez décider avant de vous engager dans une réalisation complète.
Combien de types d'objets pouvez-vous détecter ?
Basic = 1, Standard = jusqu'à 3, Premium = multi-classe. Besoin de plus ? Contactez-moi pour un devis personnalisé.

