Entrenaré y optimizaré un modelo de detección de objetos personalizado
Acerca de este Servicio
¿Buscas una solución de detección de objetos de alto rendimiento, privada y local?
Estás en el lugar correcto.
Muchas soluciones de visión por computadora dependen de APIs en la nube costosas o arquitecturas infladas que generan una latencia enorme. Me especializo en entrenar y optimizar modelos de detección de objetos ligeros y listos para producción diseñados para funcionar localmente en hardware con recursos limitados.
Con experiencia real integrando modelos de visión por computadora en tiempo real en entornos de producción e industriales, entrego pesos altamente optimizados y código Python limpio y documentado.
️ Lo que ofrezco:
- Entrenamiento personalizado de detección de objetos: Entreno arquitecturas de vanguardia (como variantes de YOLO) adaptadas para reconocer tus objetos personalizados específicos.
- Preprocesamiento y aumento de datos: Limpieza, estructuración y expansión de tus datos de imagen para lograr la máxima precisión.
- Optimización de formato y cuantización: Convertir y optimizar modelos a ONNX o TensorRT para una inferencia rápida localmente.
Lenguaje de programación:
Python
Herramientas:
Jupyter Notebook
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opencv
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TensorFlow
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Colab
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PyTorch
Marcos:
Scikit-learn
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keras
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PyTorch
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Otros
Otros servicios de Ciencia de datos y aprendizaje automático que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿Qué arquitecturas de deep learning sueles usar para detección de objetos?
Entreno y optimizo modelos ligeros para despliegue local. Uso YOLO (v8/v10) y NanoDet ultra ligero, perfectos para hardware de borde con restricciones. Según tu conjunto de datos y objetivos de hardware, seleccionaré y ajustaré la mejor arquitectura personalizada para tu proyecto.

