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Entrenaré modelos personalizados de clasificación de imágenes con CNN en pytorch o tensorflow
Desarrollador de Computer Vision YOLO, OpenCV, PyTorch, TensorFlow
Soy ingeniero en Computer Vision y IA, especializado en Machine Learning, Deep Learning, OpenCV, YOLO, PyTorch y TensorFlow. Desarrollo soluciones inteligentes para detección de objetos, clasificación...
Acerca de este Servicio
¿Necesitas un modelo de clasificación de imágenes que funcione con imágenes nuevas y no vistas? Creo, entreno y ajusto clasificadores CNN y de transfer learning en PyTorch o TensorFlow con tu propio conjunto de datos, y muestro pruebas: precisión, F1 y una matriz de confusión.
LO QUE CONSTRUYO
- Clasificación de imágenes binaria, multiclase y multilabel
- Transfer learning (ResNet, EfficientNet, MobileNet) o CNNs personalizadas
- Soluciones para sobreajuste, desequilibrio de clases y baja precisión
- mapas de calor Grad-CAM que muestran en qué se fija el modelo
- Despliegue: demo en Gradio, FastAPI, exportación a ONNX / TFLite
LO QUE RECIBES
- Archivo del modelo entrenado + código Python limpio y comentado
- Informe: precisión, precisión, recall, F1, matriz de confusión
- Script de inferencia para clasificar nuevas imágenes con un solo comando
CÓMO FUNCIONA: envías tus imágenes y tu objetivo, yo limpio y divido los datos, entreno, ajusto y valido, luego entrego resultados y apoyo.
PILA TECNOLÓGICA: Python, PyTorch, TensorFlow, Keras, scikit-learn, torchvision, Google Colab
¿Necesitas detección u seguimiento de objetos en su lugar? Mira mi gig de YOLO. Envíame un mensaje antes de ordenar con tus clases y cantidad de imágenes, y te recomendaré el paquete adecuado.
FAQ
Traducción automática
¿Puedes entrenar un modelo de clasificación de imágenes personalizado con mis imágenes?
Sí. Envía tus imágenes etiquetadas (una carpeta por clase o un CSV con las etiquetas). Entreno un modelo CNN o de transfer learning en PyTorch o TensorFlow, lo valido y entrego el modelo, el código y un informe de precisión.
¿Cuántas imágenes necesito para la clasificación de imágenes?
Depende de la tarea. Con transfer learning y aumento de datos, suelen funcionar unos pocos cientos de imágenes por clase, y más datos generalmente ayudan. Envíame una muestra y te diré honestamente qué esperar.
¿Debería usar un CNN personalizado o transfer learning?
Para la mayoría de conjuntos de datos pequeños y medianos, transfer learning (ResNet, EfficientNet, MobileNet) es más rápido y preciso. Elijo el enfoque tras una prueba rápida en tus datos y comparo opciones en el paquete Standard.
Mi modelo se sobreajusta o tiene baja precisión. ¿Puedes arreglarlo?
Sí. Reviso la calidad de los datos, el desequilibrio de clases y las filtraciones de datos, luego aplico aumento, regularización, backbone más fuertes y ajuste de parámetros. Comparte tu código y conjunto de datos y te mostraré métricas antes y después.
¿Qué es Grad-CAM y lo obtendré?
Los mapas de calor Grad-CAM muestran qué regiones de la imagen influyen en cada predicción, lo que te ayuda a confiar y depurar el modelo. Están incluidos en los paquetes Standard y Premium.
¿El modelo puede correr en móvil, web o mediante una API?
Sí. El paquete Premium incluye una demo en Gradio, un endpoint en FastAPI y exportación a ONNX o TFLite para dispositivos móviles y edge. Otros paquetes pueden agregar estas funciones como extras.
¿Qué frameworks y herramientas utilizas?
Python con PyTorch (torchvision), TensorFlow/Keras, scikit-learn y Google Colab. Dime tu framework preferido y lo adaptaré.
¿Puedo usar el modelo entrenado en un producto comercial?
Recibes el código completo y el modelo entrenado para tu proyecto. Algunas weights preentrenadas tienen sus propias licencias, así que dime si tu uso es comercial y elegiré los backbone adecuados.
¿Proporcionas evaluación de modelos y análisis de rendimiento?
Sí. Dependiendo del paquete, puedo ofrecer resultados de entrenamiento/validación, métricas de rendimiento, análisis de evaluación y resultados de pruebas/inferencia.
