Crearé IA para analizar planos y dibujos de ingeniería automáticamente
Arquitecto de AI SaaS, Nextjs, Supabase y experto en automatización
Acerca de este Servicio
Soy un arquitecto de sistemas de IA especializado en Deep Learning Geométrico y en implementaciones personalizadas de PyTorch. No solo uso modelos predefinidos; diseño arquitecturas de investigación especializadas para resolver problemas complejos de visión que YOLO no puede manejar.
Resuelvo tareas de visión no estándar:
- Análisis geométrico: Detección de segmentos de línea (Sold2, L-CNN) para convertir planos en CAD, extracción de wireframes y análisis estructural.
- Segmentación de precisión: Detección de defectos pixel-perfect usando U-Net, DeepLabV3 y SAM (medicina/industrial).
- Análisis de documentos: Análisis de layout usando Transformers (ViT) más allá del OCR básico.
Mi flujo de trabajo de I+D:
- Viabilidad: Reviso tu problema y selecciono el paper de investigación SOTA (Sold2, Linea, etc.).
- Adaptación: Refactorizo código académico para que funcione con tu conjunto de datos específico.
- Entrenamiento: Ajuste fino personalizado y aumento de datos.
- Producción: Entrega de una API de inferencia en Docker.
Pila tecnológica: PyTorch, Sold2, Linea, U-Net, Transformers de visión (ViT).
[IMPORTANTE] INGENIERÍA COMPLEJA: Esto es I+D personalizado. Por favor, HAZ CLIC EN CONTACTAR VENDEDOR con la descripción de tu problema antes de ordenar.
Lenguaje de programación:
Python
•
SQL
•
Colab
•
MLflow
API:
Google Cloud Vision API
Herramientas:
opencv
•
TensorFlow
•
Excel
•
CVAT
•
Colab
Marcos:
DeepPy
•
PyTorch
•
Panda
•
TensorFlow
Mi porfolio
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FAQ
Traducción automática
¿En qué se diferencia esto de tu gig de YOLO?
YOLO es para detectar objetos (autos, personas). Este gig es para detectar estructuras (líneas, bordes, formas geométricas, planos) o realizar segmentación a nivel de píxel (células médicas, grietas en superficies).
¿Puedes implementar un paper de investigación específico (repositorio de GitHub)?
Sí. Me especializo en tomar "código académico" (que suele ser desordenado y estar roto) y refactorizarlo en una pipeline funcional y lista para producción para tus datos personalizados.
Tengo un conjunto de datos pequeño. ¿Está bien?
Sí. Para tareas especializadas como detección de líneas (Sold2) o segmentación, uso aumento de datos agresivo y transferencia de aprendizaje para obtener resultados altos incluso con datos limitados.
¿Qué obtengo al final?
Recibirás el código fuente completo de PyTorch, los pesos del modelo entrenado (.pth) y un script de despliegue (FastAPI/Docker) para que puedas ejecutarlo de inmediato.
¿Ofreces consultoría para elegir el modelo adecuado?
Sí. Reserva mi paquete básico (200$). Analizaré tus imágenes y redactaré un informe de viabilidad técnica recomendando la mejor arquitectura (por ejemplo, Linea vs. Sold2).
