Realizaré segmentación de instancias y detección de objetos.

Experiencia en detección de núcleo

• Detección zero-shot usando CLIP, DINO, Florence, PaLI-Gemma 2
• Fine-tuning con LoRA/QLoRA, ajuste de prompts, grounding visual (Grounding DINO)
• YOLOv5/v8, RetinaNet (de una sola etapa), Faster/Mask R-CNN + FPN (de dos etapas)
• DETR, DINOv2 con backbone Swin/ViT/SwiftFormer
• Pocas muestras: transferencia de aprendizaje, destilación, autoentrenamiento, aprendizaje activo

Seguimiento avanzado y Re-ID

• ByteTrack, DeepSORT (embeddings personalizadas), StrongSORT, Norfair
• Manejo de oclusiones, re-ID multi-cámara, filtros de Kalman, similitud coseno
• Predicción y asociación de trayectorias mediante IoU y algoritmo húngaro

Frameworks y herramientas

• MMDetection, Detectron2, TF-OD API, Ultralytics, Roboflow y python
• PyTorch, TensorFlow/Keras, OpenCV, Albumentations, Supervision
• Herramientas: FiftyOne, W&B, Label Studio, Hydra, MLFlow

Optimización y despliegue

• Servidor Triton, TensorRT, TorchScript, ONNX, OpenVINO
• Jetson Nano/Xavier, DeepStream, YOLO-TAO, QAT/poda
• MongoDB, ElasticSearch, FAISS, ChromaDB

Dominios

• Industrial: EPP, detección de defectos
• Vigilancia: detección de amenazas, modelado de comportamientos
• Transporte: ALPR, seguimiento de vehículos

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