Crearé modelos de aprendizaje profundo y visión por computadora

Aspectos destacados de experiencia pasada:

• Pasantía en ISRO: Desarrollé una tubería de segmentación de imágenes satelitales para identificar y clasificar regiones del terreno, mejorando la precisión del modelo mediante aumento de datos y arquitecturas CNN optimizadas.
• Pasantía en Einfochips: Construí un modelo de detección de objetos en tiempo real usando YOLOv8 para componentes industriales, integrando transmisiones en vivo de cámaras para monitoreo de producción.
• Proyectos académicos: Implementé detección de interacción mano-objeto usando YOLOv11 y OpenCV para determinar si una mano sostiene un objeto, aprovechando análisis de movimiento y textura.

Servicios que ofrezco:

• Detección de objetos (YOLOv5/v8/v11, SSD, etc.)
• Clasificación de imágenes con CNNs / Transfer learning
• Segmentación de imágenes (binaria o multiclase)
• Análisis basado en cuadros (por ejemplo, detección de mano sosteniendo objeto)
• Preprocesamiento de datasets, anotación y aumento
• Evaluación y ajuste fino de modelos

Incluye la entrega:

• Código en Python bien comentado (.ipynb / .py)
• Peso del modelo entrenado + informe de evaluación
• Visualizaciones de predicciones (cajas delimitadoras / máscaras)
• Guía sencilla para probar o reutilizar tu modelo

️ Herramientas que uso:

• YOLO (v5/v8/v11) · PyTorch · TensorFlow · Keras · OpenCV · LabelImg · Roboflow · Google Colab / Jupyter / Kaggle