Construiré una pipeline de CV para detección de objetos o clasificación de imágenes usando pytorch

¿Necesitas un modelo de visión por computadora que realmente funcione en tu entorno y no solo una demo en un cuaderno?

Construyo pipelines de visión por computadora de extremo a extremo usando PyTorch, OpenCV y arquitecturas de vanguardia como YOLO, ResNet, VGG16 y Vision Transformers. Ya sea que necesites detectar objetos en tiempo real, clasificar imágenes, segmentar regiones o extraer texto, entrego una solución limpia y desplegable.

Lo que puedo construir:

• Detección de objetos (YOLOv8/v11, Faster R-CNN)
• Clasificación de imágenes (ResNet50, VGG16, EfficientNet)
• Segmentación de imágenes (semántica y de instancia)
• OCR y extracción de texto de documentos
• Análisis de imágenes médicas
• Entrenamiento con conjuntos de datos personalizados + ajuste fino
• Punto final de inferencia FastAPI para tu modelo

Casos de uso populares: Detección de defectos en manufactura, diagnóstico por imágenes médicas, reconocimiento facial/objetos, monitoreo de estantes en retail, digitalización de documentos, análisis de cámaras de seguridad.

¿Por qué elegirme? He construido y desplegado un sistema de detección de tumores cerebrales usando VGG16 y ResNet50 con un backend FastAPI y contenedor Docker, un proyecto real de imágenes médicas de extremo a extremo. Envíame un mensaje con tu conjunto de datos y caso de uso antes de ordenar.