Desarrollaré soluciones de detección y seguimiento de objetos basadas en inteligencia artificial.

EXPERIENCIA EN DETECCIÓN DE NÚCLEOS:

• Modelos básicos: detección de disparos cero, ajuste fino de LoRA de VLM (Florence/paligemma 2), optimización de CLIP/DINO
• Arquitecturas CNN: YOLO/RetinaNet (una etapa), R-CNN/Mask R-CNN (dos etapas), arquitecturas FPN
• Transformadores: Transformador Swin/Swift, DETR, integración de red troncal DINOv2
• Aprendizaje de pocas oportunidades: aprendizaje por transferencia, destilación de conocimientos, canales de aprendizaje activo

SEGUIMIENTO AVANZADO:

• SOTA MOT: ByteTrack, DeepSORT (incrustaciones personalizadas), StrongSORT, Norfair
• Capacidades: reidentificación multicámara, manejo de oclusiones, pronóstico de trayectorias

PILA TÉCNICA:

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

MEJORAMIENTO:

• Alto rendimiento: servidor Triton, TensorRT, OpenVINO, DeepStream SDK
• Implementación de Edge: optimización de Jetson, capacitación con capacidad de cuantificación
• Gestión de datos : ElasticSearch/MongoDB para metadatos; ChromaDB para vectores

EXPERIENCIA EN EL DOMINIO:

• Industrial: Detección de anomalías, cumplimiento de EPI, control de calidad
• Vigilancia: Monitoreo de amenazas en tiempo real, protección perimetral, análisis de comportamiento
• Transporte: Seguimiento de vehículos, ALPR, análisis de tráfico
• Venta minorista: reconocimiento de productos, inventario automatizado