Entrenaré un modelo de visión por computadora personalizado para detección o conteo de defectos
Desarrollador Backend SQL, Automatización en la Nube y Soluciones de IA
Acerca de este Servicio
Experiencia práctica en proyectos reales de visión por computadora industrial, modelos de detección de objetos y clasificación de defectos entrenados en hardware GPU local con anotaciones en formato COCO, conteo de objetos basado en contornos y separación de falsos positivos de defectos reales en una línea de producción en vivo.
Lo que incluye:
- Modelo entrenado a medida para tu tarea específica de detección o conteo
- Anotaciones en formato COCO de tus imágenes (realizadas por mí, o te guiaré en cómo prepararlas)
- Validación de precisión en un conjunto de prueba reservado antes de la entrega
- Código de inferencia listo para ejecutar, para que puedas probarlo en nuevas imágenes tú mismo
- Documentación que explica cómo funciona el modelo y cómo usarlo
Mi enfoque comienza con una prueba de viabilidad en una pequeña muestra de tus imágenes, para que conozcas la precisión real del modelo antes de comprometerte con un paquete más grande. Entrego un modelo entrenado y un código de inferencia funcional; integrarlo en tu línea de producción o software existente se realiza juntos, según tu configuración.
Lenguaje de programación:
Python
Herramientas:
Jupyter Notebook
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opencv
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TensorFlow
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CVAT
Marcos:
keras
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PyTorch
FAQ
Traducción automática
¿Qué datos necesitas de mí?
Idealmente una muestra de tus imágenes (formato COCO si ya tienes anotaciones). Si aún no tienes anotaciones, te guiaré sobre cómo recopilar y preparar la muestra.
¿Qué tan preciso será el modelo?
Depende de la calidad y cantidad de tus datos. Por eso, el paquete Básico es primero una prueba de viabilidad: obtienes números reales de precisión en tus propias imágenes antes de decidirte por un paquete más grande.
