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Entrenaré y desplegaré modelos personalizados de detección de objetos yolo en tiempo real
Ingeniero en visión por computadora, YOLO y despliegue en tiempo real
Ingeniero en visión por computadora especializado en detección de objetos con YOLO, despliegue en tiempo real y auditoría de calidad de datasets.
Construyo pipelines en PyTorch, OpenCV, YOLO y Tensor...
Acerca de este Servicio
Entreno modelos de detección YOLO que mantienen su rendimiento después de desplegarlos.
La mayoría de los trabajos de detección parecen sólidos en el informe y se deterioran en producción. La causa habitual es una fuga en la división de entrenamiento/prueba: cuadros duplicados en ambos lados, o un artefacto de colección que el modelo aprende en lugar de tu objeto. Primero verifico esto, así que las métricas que reporto son las métricas que obtienes.
LO QUE RECIBES
Pesos del modelo entrenado, listos para usar
Código completo de entrenamiento e inferencia, documentado
Precisión, recall, F1, mAP@50, mAP@50-95, matriz de confusión
Desglose por clase de fortalezas y puntos débiles
<p Resumen escrito de los modos de fallo y cómo solucionarlosDESPLIEGUE
La opción estándar añade un endpoint de inferencia en FastAPI en Docker, una API que tu aplicación puede llamar.
La opción premium añade exportación a ONNX y TensorRT con latencia y FPS benchmarkeados en tu hardware objetivo, donde la mayoría de los trabajos freelance en CV se detienen.
LO QUE NECESITO
Imágenes etiquetadas en YOLO, COCO o Pascal VOC. No etiquetadas también sirven, yo también las anoto.
Envíame el tamaño de tu dataset, el número de clases y el hardware objetivo y te diré qué paquete se ajusta mejor.
Lenguaje de programación:
Python
•
SQL
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
PyTorch
•
Otros
Marcos:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Otros
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Mi datos aún no están etiquetados? ¿Aún puedes ayudar?
Sí. Etiqueto conjuntos de datos de detección como un servicio separado — cajas delimitadoras o máscaras de polígono, exportadas en formato YOLO, COCO o VOC. Envíame un mensaje con la cantidad de imágenes y la lista de clases y te cotizaré ambos trabajos juntos.
¿Qué precisión alcanzará el modelo?
No puedo prometer un número antes de ver tus datos, y cualquiera que lo haga está adivinando. Envíame de 20 a 30 imágenes de muestra y te daré una estimación realista del mAP alcanzable y las principales dificultades antes de que hagas el pedido.
¿Esto funcionará en un Jetson o en un dispositivo edge?
Sí, con el paquete Premium. Exporto a ONNX y construyo un motor TensorRT dirigido a tu hardware específico, luego mido la latencia y los FPS reales para que sepas el rendimiento real antes del despliegue en lugar de después.
¿En qué hardware entrenas?
En un RTX 5080. Los entrenamientos que otros vendedores tardan días aquí se terminan en horas, por eso mis tiempos de entrega son más cortos que la mayoría en esta categoría.
¿Qué pasa si el modelo no funciona lo suficientemente bien?
Las revisiones están incluidas en todos los paquetes. Si el límite es tus datos en lugar del entrenamiento — muy pocos ejemplos, etiquetas inconsistentes, clases ambiguas — te diré claramente qué tendría que cambiar y qué resultado puedes esperar.
¿Obtengo el código fuente y la propiedad total?
Sí, en ambos casos, en todos los paquetes. Recibes el código completo de entrenamiento e inferencia, documentado, y eres dueño de todos los entregables sin restricciones. Sin términos de licencia ni tarifas continuas.
