Crearé un modelo personalizado de detección de objetos yolo con opencv

Construyo sistemas listos para producción de detección de objetos, segmentación de imágenes y seguimiento en tiempo real usando YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9, OpenCV y sistemas PyTorch que funcionan en el mundo real, no solo en conjuntos de datos de referencia.

Si necesitas un modelo que detecte objetos en imágenes o videos con precisión, cuente personas, identifique defectos en productos o siga movimientos en tiempo real, estás en el lugar correcto.

LO QUE CONSTRUYO

- Detección de objetos personalizada usando YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9,

 Faster R-CNN

- Seguimiento en tiempo real de múltiples objetos usando DeepSORT y SORT

- Segmentación de imágenes usando Mask R-CNN, SAM y DeepLab

- Detección de defectos y pipelines de control de calidad para

 la fabricación

- Conteo de personas, análisis de multitudes y sistemas de afluencia

- Detección y reconocimiento de placas de matrícula

- Pipelines de anotación de datasets personalizados y flujos de entrenamiento

- Exportación de modelos a ONNX, TorchScript y Docker para despliegue

- Despliegue en edge en Raspberry Pi, Jetson Nano y dispositivos móviles

LO QUE RECIBES

Cada entrega incluye código fuente en Python limpio y documentado, notebooks de Jupyter con resultados de pruebas y métricas de precisión, pesos del modelo entrenados con un script de inferencia listo para usar y un video con las salidas del modelo.