Construiré un modelo personalizado de detección de objetos YOLO para ti

Construyo soluciones personalizadas de visión por computadora y detección de objetos usando YOLOv8, OpenCV y Python, desde datos en bruto hasta un modelo completamente funcional y entrenado.

Ejemplo de proyecto: reconocimiento automático de matrículas (ALPR)

Entrené un modelo YOLOv8 personalizado para detectar matrículas en imágenes de vehículos, integré Tesseract OCR para leer el texto de la placa y creé una aplicación web interactiva en vivo para pruebas en tiempo real.

91% de precisión mAP50

85% de precisión, 88% de recall

Pipeline completo: preparación de datos, entrenamiento del modelo, integración OCR, despliegue

Lo que obtendrás:

- Un modelo de detección entrenado a medida en tu conjunto de datos (o un conjunto de datos público similar si no tienes uno)

- Código Python limpio y documentado

- Una interfaz de demostración sencilla (Gradio/Streamlit) si es necesario

- Orientación para volver a entrenar o ampliar el modelo más adelante

Casos de uso en los que puedo ayudarte: matrículas, detección de defectos, conteo de objetos, detección de caras/personas, reconocimiento de productos o cualquier tarea de detección personalizada.

Envíame un mensaje con tus requisitos antes de ordenar, para que pueda confirmar que el alcance se ajusta a tus necesidades, esto ayuda a evitar retrasos y garantiza el mejor resultado para tu proyecto.