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Haré proyectos de visión por computadora, detección de objetos y yolo usando opencv
Acerca de este Servicio
Construyo soluciones personalizadas de visión por computadora usando YOLO, OpenCV y Python entrenadas con tu conjunto de datos específico, optimizadas para tu problema particular y entregadas como código limpio y listo para usar.
Lo que puedo crear para ti:
- Detección de objetos y seguimiento en tiempo real usando YOLOv8
- Clasificación de imágenes con modelos de deep learning personalizados
- Sistemas de detección y reconocimiento facial
- Entrenamiento y soporte en anotación de conjuntos de datos personalizados
- Evaluación de modelos con métricas de precisión, recall y mAP
Cómo trabajo:
- Compartes tu conjunto de datos y requisitos
- Analizo, preprocesamiento y selecciono la mejor arquitectura
- Entreno, pruebo y optimizo el modelo hasta obtener resultados sólidos
- Recibes el código fuente completo, resultados y documentación
Pila tecnológica:
- Python, OpenCV, YOLOv8, TensorFlow, PyTorch
- Google Colab, Jupyter Notebook, GitHub
- LabelImg para soporte en anotación
Para quién es esto:
- Startups que desarrollan productos basados en visión
- Investigadores que necesitan un modelo entrenado rápidamente
- Empresas que automatizan inspección visual o monitoreo
Escríbeme antes de ordenar dime qué quieres detectar y te diré exactamente qué es posible.
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FAQ
Traducción automática
¿Qué necesito proporcionar antes de comenzar?
Por favor comparte tu conjunto de datos (imágenes o videos), los objetos que quieres detectar o clasificar y una breve descripción de tu caso de uso. Cuanto más contexto brindes, mejor será el rendimiento del modelo.
¿Puedes entrenar YOLO con mi dataset personalizado?
Sí, absolutamente. Puedo entrenar YOLOv8 en cualquier conjunto de datos personalizado. Si tus imágenes aún no están anotadas, puedo guiarte en el proceso de anotación o manejarlo como parte del proyecto.
Mi conjunto de datos es pequeño. ¿Aún así puedes construir un modelo funcional?
Sí. Para conjuntos de datos pequeños uso transfer learning y técnicas de aumento de datos para maximizar el rendimiento del modelo. Solo comparte lo que tienes y trabajaré con ello.
¿Qué recibiré después de que termine el proyecto?
Recibirás el código fuente completo, pesos del modelo entrenado, un script de prueba para ejecutar el modelo en nuevas imágenes y documentación que explica los resultados incluyendo precisión, recall y scores de mAP.
