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Construiré pipelines personalizadas de detección de objetos y visión por computadora con YOLO
Tbiocanin
Acerca de este Servicio
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¿Necesitas un sistema de detección de objetos confiable adaptado a tu caso de uso? Construyo pipelines de visión por computadora de nivel producción usando YOLOv8/v11, OpenCV y PyTorch, desde la anotación del dataset hasta el entrenamiento, evaluación y despliegue del modelo. He implementado sistemas de monitoreo de conductores compatibles con EuroNCAP y soluciones de advertencia de salida de carril en el mundo real en Bosch y Novelic.
Ya sea que necesites un detector entrenado a medida, un sistema de inferencia en tiempo real o un despliegue optimizado en edge, entrego código limpio, bien documentado y que funciona en el mundo real.
Conoce a Tbiocanin
Tbiocanin
AI Robotics Engineer with hands on experience on perception and realtime system
- DeSerbia
- Miembro desdeabr 2025
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega5 días
Idiomas
Inglés, Alemán
Highly motivated Software Engineer with experience in multiple fields - primarily in the domain of ML/AI, Embedded Software Engineering, but also with experience with Mobile Software development.
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FAQ
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¿Qué incluye el paquete básico?
Principalmente, para una solución rápida y tener un modelo funcional dentro de la aplicación, el paquete básico soporta eso.
¿Qué significa optimización del tamaño del modelo?
El tamaño inicial del modelo puede ser insuficiente en algunas aplicaciones. Existen métodos que se pueden aplicar adicionalmente para reducir el tamaño a un nivel razonable sin afectar el rendimiento.
¿Qué se entiende por rendimiento del modelo?
Si el modelo se usa en hardware personalizado (por ejemplo, GPUs), hay métodos y frameworks que se pueden incluir para acortar el tiempo de inferencia. Así, se mejora el flujo de trabajo, considerando también otras soluciones de software.
¿Necesito tener un modelo ya entrenado?
No necesariamente. Si tienes los datos preparados, el entrenamiento y validación del modelo pueden incluirse.
