Desarrollaré soluciones de detección, segmentación y seguimiento de objetos basadas en IA

EXPERTISE EN DETECCIÓN DE CORE:

• Modelos de base: detección zero-shot, VLMs (Florence/paligemma 2), ajuste fino LoRA, optimización CLIP/DINO
• Arquitecturas CNN: YOLO/RetinaNet (de una sola etapa), R-CNN/Mask R-CNN (de dos etapas), arquitecturas FPN
• Transformers: Swin/Swift Transformer, DETR, integración de backbone DINOv2
• Aprendizaje de pocas muestras: transferencia de aprendizaje, destilación de conocimiento, pipelines de aprendizaje activo

SEGUIMIENTO AVANZADO:

• Estado del arte MOT: ByteTrack, DeepSORT (embeddings personalizados), StrongSORT, Norfair
• Capacidades: re-identificación en múltiples cámaras, manejo de oclusiones, predicción de trayectorias

PILA TECNOLÓGICA:

• Frameworks: MMDetection, Detectron2, TF-OD API, arquitectura personalizada
• Bibliotecas: PyTorch, TensorFlow/Keras, OpenCV, Supervision

EXPERIENCIA EN EL ÁMBITO:

• Industrial: detección de anomalías, cumplimiento de PPE, control de calidad
• Vigilancia: monitoreo en tiempo real de amenazas, protección perimetral, análisis de comportamiento
• Transporte: seguimiento de vehículos, ALPR, análisis de tráfico
• Retail: reconocimiento de productos, inventario automatizado

APIs:

Microsoft Computer Vision AI, Google Cloud Vision API

Especialización:

Procesamiento de imágenes, aprendizaje de características, clasificación

Lenguaje de programación:

Python, C++, SQL

Herramientas:

Pytorch, TensorFlow, Opencv, MLflow