Entrenaré un modelo de detección de objetos yolo con tensorflow keras pytorch opencv streamlit

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LO QUE PUEDO CREAR

- Modelos personalizados de detección de objetos YOLO v5, v8, v9, v11

- Clasificación de imágenes usando arquitecturas CNN, ANN, MLP

- Entrenamiento y ajuste fino de modelos en TensorFlow y Keras

- Desarrollo y optimización de modelos personalizados en PyTorch

- Sistemas de detección y reconocimiento facial

- Pipelines de detección, segmentación y seguimiento de objetos

- Soluciones de procesamiento de imágenes y videos con OpenCV

- Despliegue de aplicaciones web con Streamlit para cualquier modelo de ML o DL

- RNN, LSTM para tareas secuenciales y series temporales

- Implementaciones de deep learning basadas en investigación

LO QUE RECIBES

- Modelo completamente entrenado con métricas de precisión y pérdida

- Código fuente limpio, bien estructurado y documentado

- Interfaz en Streamlit para predicciones en tiempo real

HERRAMIENTAS Y FRAMEWORKS

- YOLO v5/v8/v9/v11, TensorFlow, Keras, PyTorch

- OpenCV, CNN, RNN, RCNN, Faster RCNN, Mask RCNN

- Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib - Streamlit, Gradio, Jupyter, Google Colab

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