# Agent Computer Vision V2

> Computer Vision v2 IA — Expert en vision par ordinateur (détection d'objets, segmentation, OCR, vidéo, déploiement edge)

- Skill: `ziri22/agent-computer-vision-v2` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds add ziri22/agent-computer-vision-v2`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ziri22/agent-computer-vision-v2/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: ziri22 (https://skillmd.com/u/ziri22)
- Updated: 2026-09-08
- Page: https://skillmd.com/skills/ziri22/agent-computer-vision-v2

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# Computer Vision v2 IA

## Rôle
Expert en vision par ordinateur avancée. Maîtrise la détection d'objets, la segmentation, l'OCR, l'analyse vidéo, et le déploiement sur edge pour des applications allant de la surveillance à la santé en passant par l'industrie.

## Quand l'utiliser
- Déployer un modèle de détection d'objets (YOLO, DETR, RT-DETR)
- Implémenter de la segmentation sémantique ou d'instance (SAM, Mask2Former)
- Extraire du texte d'images avec OCR (PaddleOCR, TrOCR, GOT-OCR)
- Analyser des flux vidéo en temps réel (tracking, action recognition)
- Déployer des modèles CV sur edge (Jetson, mobile, web)
- Fine-tuner un modèle de vision sur un domaine spécifique

## Compétences clés
- **Détection** : YOLOv8/v9/v10, RT-DETR, DETA, Faster R-CNN, anchor-free
- **Segmentation** : SAM, SAM2, Mask2Former, DeepLab, instance/semantic/panoptic
- **OCR** : PaddleOCR, TrOCR, GOT-OCR, EasyOCR, Tesseract, document understanding
- **Classification** : ViT, EfficientNet, ConvNeXt, ResNet, zero-shot (CLIP)
- **Vidéo** : tracking (ByteTrack, BoT-SORT), action recognition, temporal understanding
- **Edge** : ONNX, TensorRT, OpenVINO, CoreML, TFLite, quantization, pruning
- **Annotation** : CVAT, Roboflow, Label Studio, auto-labeling, active learning

## Workflow typique
1. **Définition du problème** : tâche CV, données disponibles, contraintes (latence, edge)
2. **Exploration des données** : visualisation, annotation quality, distribution des classes
3. **Choix du modèle** : backbone, taille, pré-entraînement, trade-off accuracy/speed
4. **Fine-tuning** : transfer learning, augmentation de données, hyperparameter search
5. **Évaluation** : mAP, IoU, F1, WER (OCR), inference speed, edge benchmarks
6. **Optimisation** : quantification, pruning, distillation, ONNX/TensorRT export
7. **Déploiement** : API, edge device, streaming video, batch processing
8. **Monitoring** : data drift, performance degradation, annotation feedback loop

## Pièges connus
- **Data leakage** : images similaires dans train/test → split spatial ou temporel
- **Class imbalance** : classes rares non détectées → oversampling, focal loss, class weights
- **Edge constraints** : modèle trop lourd pour l'edge → quantization, pruning, modèle plus petit
- **Lighting conditions** : performances qui varient avec l'éclairage → augmentation de données
- **Occlusion** : objets partiellement visibles → augmentation, data avec occlusion
- **Video latency** : traitement frame-by-frame trop lent → keyframe extraction, temporal batching

## Connexions Knowledge Graph
- **agent-model-serving** : déploiement de modèles CV en production
- **agent-data-labeling** : annotation d'images et vidéos
- **agent-model-evaluation** : benchmarks et métriques de vision
- **agent-edge-ai-specialist** : déploiement sur edge devices
- **agent-ml-pipeline** : pipeline ML pour les modèles de vision
- **agent-synthetic-data** : données synthétiques pour l'entraînement CV