Entrenaré un modelo YOLO personalizado en tu conjunto de datos

Entreno modelos personalizados de detección de objetos YOLO en tu propio conjunto de datos, desde imágenes en bruto hasta un modelo funcional y evaluado. Mi experiencia combina visión por computadora (OpenCV, PyTorch, YOLO) con robótica del mundo real, donde construí sistemas de visión para robots submarinos competitivos utilizados en la Competencia Internacional MATE ROV.

Cómo funciona:

Me envías tu conjunto de datos (etiquetado o sin etiquetar), me dices qué necesitas detectar y yo me encargo del resto: preparación de datos, entrenamiento, evaluación y entrega.

Básico: Entrena YOLO en tu conjunto de datos pre-etiquetado (hasta 500 imágenes), 1 clase de objeto. Pesos entrenados + informe de precisión.

Estándar: Hasta 3 clases de objetos, con aumento de datos y ajuste de hiperparámetros para mejorar la precisión. Incluye métricas de validación (mAP, precisión/recall) + un script de inferencia.

Premium: Revisión completa del pipeline, entrenamiento multi-clase, optimización del modelo para despliegue (exportación a ONNX/TensorRT), además de un script de demostración funcional o una API sencilla de inferencia.

Pila tecnológica: YOLO, PyTorch, OpenCV, Python, NumPy, Pandas.

Proceso:

1. Recibir y revisar tu conjunto de datos
2. Limpiar/preparar los datos
3. Entrenar el modelo
4. Evaluar y ajustar
5. Entregar pesos, métricas y script

Envíame un mensaje con tu conjunto de datos y caso de uso, ¡vamos a entrenar tu modelo!