Haré proyectos de visión por computadora, detección de objetos, yolo, opencv

Realizo una evaluación de viabilidad usando datos de muestra para establecer benchmarks de mAP, precisión y FPS. Cada modelo de visión por computadora se prueba rigurosamente y se optimiza para baja latencia antes de entregarlo, asegurando que tu sistema de visión cumpla con los requisitos de rendimiento en producción del mundo real.

Desarrollo aplicaciones de visión por computadora usando Python, PyTorch, TensorFlow y OpenCV. Para optimización y despliegue, utilizo ONNX, TensorRT y Docker. Esto garantiza que tu pipeline de visión funcione con alta precisión y baja latencia tanto en la nube como en el edge.

Puedes proporcionar tus propias imágenes o videos, o puedo ayudarte con la recopilación y anotación de datos usando herramientas como Roboflow. Si no tienes datos, también podemos aprovechar conjuntos de datos públicos relevantes o generar datos sintéticos adaptados a tu proyecto.

Sí. Recibirás el 100% de propiedad del código fuente en Python limpio y documentado, instrucciones de configuración y todos los pesos del modelo entrenados (.pt, .onnx o .engine) listos para desplegarse de inmediato.

Por supuesto. Envuelvo los modelos en microservicios FastAPI, los contenedorizo con Docker y construyo interfaces web con Streamlit. También optimizo la inferencia del modelo usando TensorRT y ONNX Runtime para dispositivos edge como NVIDIA Jetson o Raspberry Pi.

Sí. Construyo pipelines multihilo optimizados específicamente para transmisiones RTSP, webcam y IP camera en tiempo real, asegurando altas tasas de cuadros por segundo (FPS) y baja latencia usando aceleración por hardware GPU.

Sí, ¡por favor envíame un mensaje primero! Los proyectos de visión por computadora varían en calidad de datos, complejidad del modelo y objetivos de hardware. Una breve conversación nos ayuda a establecer la viabilidad técnica y a seleccionar el paquete o cotización personalizada que mejor se adapte a tus necesidades.