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Construiré un sistema de detección de objetos en tiempo real usando opencv python
IA ML, visión por computadora, web scraping, backend con FastAPI, aplicaciones en Flutter
Soy un ingeniero de software profesional especializado en construir sistemas de IA y software de nivel de producción que resuelven problemas reales de negocio, no solo demos.
Mi trabajo incluye pipel...
Acerca de este Servicio
La mayoría de los proyectos de detección de objetos fracasan no por el modelo, sino por una integración deficiente, inferencia lenta y sin pruebas en el mundo real.
Construyo sistemas de detección de objetos de nivel producción usando OpenCV y Python que funcionan en tiempo real, en tu hardware real, con tus datos reales.
Modelos de detección entrenados a medida, tus clases, tu conjunto de datos
Detección en video en tiempo real, streams RTSP, webcam, archivos de video
Seguimiento de múltiples objetos con DeepSORT y ByteTrack
Exportación a ONNX para despliegue en CPU sin necesidad de GPU
Wrapper de endpoint en FastAPI para integración directa
️ Sistema autónomo de conducción ADAS con más del 95% de precisión Cliente en Hong Kong
️ Análisis de propiedades inmobiliarias ResNet + FastAPI Cliente en Dubái
️ Conteo de personas, detección de vehículos, inspección de defectos, todo listo para usar
Si tienes un conjunto de datos, lo entrenaré con él. Si no, te guiaré exactamente sobre lo que necesitas.
Envíame un mensaje antes de ordenar. Describe tu tarea de detección y te diré qué precisión puedes esperar.
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué pasa si no tengo un conjunto de datos anotado?
Puedo anotar tus imágenes en bruto como parte del proyecto. Para los paquetes Standard y Premium, menciona esto al ordenar y incluiré la anotación en el alcance.
¿Cuántas imágenes necesito para una buena precisión?
Mínimo 100-200 imágenes por clase para resultados útiles. Más de 500 por clase para precisión de nivel producción. Te aconsejaré según tu caso específico, solo describe la tarea.
¿Qué modelo de detección usas?
Principalmente YOLO para el mejor equilibrio entre velocidad y precisión. También trabajo con versiones más nuevas y más antiguas según tu hardware y requisitos de precisión. Dímelo y te ayudaré.
¿Esto puede correr en CPU sin GPU?
Sí, exporto a formato ONNX que funciona eficientemente en CPU. La velocidad de inferencia disminuye en comparación con GPU, pero el modelo funciona completamente. Ideal para despliegue en edge y servidores locales.
¿Qué recibo al entregar?
Pesos del modelo entrenado, exportación a ONNX, script de inferencia en Python, informe de evaluación con métricas de precisión y un README con instrucciones de uso.
