Crearé, entrenaré y desplegaré modelos de inteligencia artificial de visión por computadora yolo

Por favor comparte tu conjunto de datos de imágenes (y cualquier anotación existente, si la hay). Indícame el objetivo de tu proyecto, ya sea detectar objetos específicos o clasificar imágenes, para poder adaptar la solución. Si solo tienes imágenes sin procesar, puedo encargarme de las anotaciones por ti.

¡Por supuesto! Ofrezco servicios completos de anotación de imágenes para crear un conjunto de datos etiquetado de alta calidad y luego entrenar un modelo personalizado con esos datos. Revisa el paquete Standard o Premium para la solución completa.

Me especializo en entrenar modelos YOLO (YOLOv5, YOLOv7, YOLOv8) para detección de objetos y uso arquitecturas CNN como ResNet y VGG para clasificación de imágenes. Puedo ajustar el enfoque según las necesidades de tu proyecto.

Sí, recibirás los archivos del modelo entrenado junto con un script de inferencia en Python o un cuaderno Jupyter que explica cómo usarlo. Si necesitas soporte adicional para integración (como una API), el paquete Premium cubre eso.

Sí, incluyo el código completo de entrenamiento junto con documentación detallada e instrucciones de uso para que puedas entender o incluso reproducir el proceso de entrenamiento si lo deseas.

El plazo depende de tu proyecto. Para un conjunto de datos pequeño, puede tomar de 2 a 3 días, mientras que proyectos más grandes con anotaciones y entrenamiento extenso podrían tardar de 1 a 2 semanas. Cada paquete especifica el tiempo de entrega esperado.

Estableceremos metas de rendimiento claras desde el inicio. Incluyo revisiones para ajustar el modelo usando técnicas como aumento de datos y ajustes de hiperparámetros hasta que estés satisfecho.

Sí, puedo adaptar el modelo para entrada de video o detección en tiempo real usando OpenCV. Solo dime qué necesitas y podemos discutir los detalles.

Me especializo en NVIDIA Jetson (Nano, Orin), Raspberry Pi y cámaras AI espaciales Luxonis OAK-D, pero también estoy abierto a otras placas para despliegue en edge.