Computer Vision

Détection d'objets Deep Learning (YOLOv5)

Pipeline complet de détection d'objets : préparation et structuration du dataset (YOLO/COCO), entraînement et suivi des hyperparamètres avec TensorBoard.

Présentation

Mise en œuvre d'un pipeline de détection d'objets avec YOLOv5, sur l'ensemble du cycle de vie du projet.

Étapes

Préparation et annotation des données au format COCO, structuration du dataset au format YOLO.

Entraînement du modèle et optimisation des hyperparamètres.

Suivi des métriques d'entraînement avec TensorBoard.

Rôle

Ingénieur ML, 2025.

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