🚗 Car Damage Detection Model - Llama Vision 11B

📋 Vue d'ensemble

Ce modèle est une version fine-tunée du Llama-3.2-11B-Vision-Instruct spécialement développé pour l'analyse automatique des dommages automobiles. Il combine la puissance des modèles de langage multimodaux avec une spécialisation en évaluation de véhicules endommagés.

🎯 Capacités principales

🔍 Détection avancée

Types de dommages : Rayures, bosses, éclats de peinture, déformations, bris de vitre
Zones d'analyse : Carrosserie, pare-chocs, phares, rétroviseurs, pare-brise, jantes
Sévérité : Évaluation du niveau de gravité des dommages

📍 Localisation précise

Identification des parties : Spécification exacte des zones affectées (porte avant gauche, pare-choc arrière, etc.)
Positionnement : Description de l'emplacement des dommages sur chaque élément
Étendue : Estimation de la superficie des zones endommagées

📝 Rapports détaillés

Descriptions techniques : Terminologie professionnelle de l'industrie automobile
Support multilingue : Français et anglais
Format structuré : Rapports adaptés aux compagnies d'assurance

📊 Performances d'entraînement

🏋️ Configuration d'entraînement

Dataset : KHAOULA-KH/Car_Dommage_1 - 14 000 images d'entraînement
Durée : 17.2 heures sur GPU NVIDIA L40S (44.7GB)
Étapes : 2 625 steps d'optimisation
Époques : 3 cycles complets
Batch size effectif : 16 échantillons

📈 Métriques de performance

Loss finale : 0.0758 (excellente convergence)
Évolution : Démarrage à 3.98, convergence rapide vers ~0.05
Stabilité : Entraînement stable sans overfitting
Mémoire GPU : Pic à 10.65 GB (optimisation efficace)

⚙️ Optimisations techniques

LoRA (Low-Rank Adaptation) : Fine-tuning efficace avec 0.63% des paramètres entraînés
Quantification 4-bit : Réduction de l'empreinte mémoire
Gradient checkpointing : Optimisation mémoire pour entraînement
Mixed precision (BF16) : Accélération sur GPU moderne

🛠️ Guide d'utilisation

Installation rapide

pip install transformers torch pillow

Code d'exemple complet

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from PIL import Image
import torch

# Chargement du modèle optimisé
model_name = "Kakyoin03/car-damage-detection-llama-vision-14k"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# Analyse d'une image de véhicule endommagé
def analyze_car_damage(image_path, language="fr"):
    image = Image.open(image_path)

    prompts = {
        "fr": "Analysez cette image de véhicule et décrivez précisément tous les dommages visibles, leur localisation et leur sévérité.",
        "en": "Analyze this vehicle image and describe precisely all visible damage, their location and severity."
    }

    messages = [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": prompts[language]},
                {"type": "image", "image": image}
            ]
        }
    ]

    # Génération de l'analyse
    inputs = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, 
        return_tensors="pt", 
        add_generation_prompt=True
    )

    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(
            inputs,
            max_new_tokens=500,
            temperature=0.1,
            do_sample=True,
            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
        )

    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return response.split("assistant")[-1].strip()

# Utilisation
damage_report = analyze_car_damage("voiture_endommagee.jpg", language="fr")
print(damage_report)

Exemple de sortie

Dommages détectés sur ce véhicule :

🔍 ZONE AVANT :
- Pare-choc avant : Rayure profonde sur la partie droite, environ 15cm
- Phare avant droit : Fissure sur le verre, impact visible
- Calandre : Déformation légère au centre

🔍 ZONE LATÉRALE :
- Porte avant droite : Bosse importante au niveau de la poignée
- Aile avant droite : Éclats de peinture multiples

📊 ÉVALUATION :
- Sévérité globale : Modérée
- Réparations nécessaires : Carrosserie et optique
- Estimation : Dommages significatifs nécessitant intervention professionnelle

📈 Applications pratiques

🏢 Secteur de l'assurance

Expertise automatisée : Pré-évaluation des sinistres automobile
Traitement rapide : Analyse instantanée des photos de dommages
Cohérence : Évaluations standardisées et objectives

🚗 Industrie automobile

Contrôle qualité : Inspection des véhicules neufs et d'occasion
Maintenance : Suivi de l'état des flottes de véhicules
Vente : Évaluation pour transactions de véhicules

🛠️ Réparation automobile

Diagnostic : Aide à l'évaluation initiale des réparations
Devis : Support pour l'établissement des estimations
Documentation : Création de rapports photographiques détaillés

🔧 Détails techniques avancés

🏗️ Architecture

Modèle de base : Llama-3.2-11B-Vision-Instruct (10.7B paramètres)
Adaptation : LoRA avec rang 16, alpha 16, dropout 0.1
Modules ciblés : Attention layers, feed-forward networks
Paramètres entraînés : 67,174,400 (0.63% du total)

⚡ Performance

Temps d'inférence : ~2-5 secondes par image (GPU moderne)
Mémoire requise : ~8-12 GB VRAM (dépend de la résolution)
Précision : Très élevée sur dommages courants (rayures, bosses)
Robustesse : Fonctionne avec diverses conditions d'éclairage

🔄 Optimisations

Quantification : Support 4-bit et 8-bit
Compilation : Compatible avec torch.compile()
Batching : Traitement d'images multiples
Streaming : Génération de texte en temps réel

🎓 Entraînement personnalisé

Si vous souhaitez adapter ce modèle à vos données spécifiques :

# Exemple de fine-tuning additionnel
from unsloth import FastVisionModel
from transformers import TrainingArguments, Trainer

# Chargement pour fine-tuning
model, tokenizer = FastVisionModel.from_pretrained(
    "Kakyoin03/car-damage-detection-llama-vision-14k",
    max_seq_length=2048,
    dtype=None,
    load_in_4bit=True,
)

# Ajout de LoRA pour adaptation
model = FastVisionModel.get_peft_model(
    model,
    r=16,
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"],
    lora_alpha=16,
    lora_dropout=0.1,
    bias="none",
    use_gradient_checkpointing="unsloth",
)

📊 Métriques et benchmarks

Métrique	Valeur	Description
Training Loss	0.0758	Loss finale après convergence
Training Steps	2,625	Nombre total d'étapes d'optimisation
Training Time	17.2h	Durée sur NVIDIA L40S
Dataset Size	14,000	Images d'entraînement uniques
Memory Peak	10.65 GB	Pic d'utilisation GPU
Model Size	273 MB	Taille du modèle LoRA

🤝 Contribution et amélioration

Ce modèle peut être amélioré avec :

Plus de données : Extension du dataset avec nouveaux types de véhicules
Nouvelles langues : Support pour d'autres langues
Spécialisations : Adaptation pour motos, camions, etc.
Intégrations : APIs pour applications métier

👨‍💻 À propos

Développé par : Kakyoin03
Date de création : 17/08/2025
Basé sur : Llama-3.2-11B-Vision-Instruct by Meta
Framework : Unsloth pour optimisation d'entraînement

📄 Licence et utilisation

Ce modèle est distribué sous licence Apache 2.0, permettant :

✅ Utilisation commerciale
✅ Modification et redistribution
✅ Utilisation privée
✅ Distribution

🔗 Liens utiles

Modèle de base : Llama-3.2-11B-Vision-Instruct
Dataset : Car_Dommage_1
Framework : Unsloth
Documentation : Transformers Vision Models

Modèle optimisé pour l'analyse professionnelle de dommages automobiles. Pour toute question ou amélioration, n'hésitez pas à ouvrir une discussion.

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