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Crearé modelos de visión por computadora y detección de objetos con YOLO
Ingeniero de IA para visión por computadora y IA generativa
Soy un experto ingeniero en IA y desarrollador en Python, diseñando soluciones de IA escalables y de extremo a extremo. Conecto la brecha entre visión por computadora y IA generativa.
Especialización...
Acerca de este Servicio
¿Tienes problemas con errores de seguimiento o quieres desplegar un modelo de IA estable? La mayoría de los scripts de visión por computadora fallan bajo condiciones de iluminación del mundo real, objetivos en movimiento u oclusión. Diseño pipelines de YOLO de nivel producción y sistemas de reconocimiento facial diseñados para la fiabilidad en el mundo real.
Lo que puedo construir para ti
- Detección de objetos personalizada: Entrenamiento de precisión en todo el ecosistema YOLO (YOLOv8, v9, v10, v11, etc.) para identificar defectos, vehículos, inventario o EPP.
- Seguimiento de múltiples objetos: Conteo sin errores y análisis de trayectorias usando DeepSORT, ByteTrack o NorFair.
- Reconocimiento facial: Sistemas seguros de control de acceso y asistencia usando InsightFace o FaceNet con detección de vida anti-spoofing.
- Pipeline de inferencia: Scripts de Python optimizados para webcams, videos o streams RTSP.
Lo que obtienes
- Evaluación de datos: Verificación de etiquetas para evitar sobreajuste.
- Métricas de rendimiento: Matrices de confusión y gráficos mAP.
- Código limpio: Scripts de Python documentados y modulares.
¡Por favor, envíame un mensaje ANTES de hacer el pedido para revisar tu conjunto de datos y requisitos!
API:
Otros
Lenguaje de programación:
Python
•
SQL
•
Colab
•
MLflow
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
TensorFlow
•
CVAT
•
Colab
•
PyTorch
Marcos:
Scikit-learn
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keras
•
PyTorch
•
Panda
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Otros
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Necesito proporcionar el conjunto de datos?
Idealmente, sí. Si no tienes imágenes, puedo ayudarte a recopilarlas y anotarlas por un costo adicional (por favor, contáctame primero).
¿Esto puede funcionar en mi laptop/CCTV?
¡Sí! Optimizo modelos (usando YOLO-Nano o versiones Small) para que funcionen sin problemas en CPUs estándar o incluso en dispositivos Raspberry Pi/Jetson.
¿Qué versión de YOLO usarás para mi proyecto?
Trabajo con todo el ecosistema de YOLO (YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, YOLO11, etc.). Elegiré la versión más adecuada según las necesidades específicas de tu proyecto, equilibrando la velocidad de ejecución (FPS) y la precisión de detección (mAP).
¿En qué formatos debe estar mi conjunto de datos para entrenamiento personalizado de YOLO?
Trabajo con todos los formatos estándar, incluyendo formato de texto YOLO, COCO JSON, Pascal VOC XML o imágenes sin etiquetar. Si tus datos aún no están etiquetados, envíame un mensaje y podemos organizar la anotación personalizada de datos.
¿Pueden tus sistemas funcionar en hardware de edge como Raspberry Pi o Jetson Nano?
Sí. Puedo optimizar y convertir los modelos YOLO entrenados en formatos ligeros como ONNX, TensorRT o OpenVINO para garantizar la máxima tasa de cuadros por segundo y un rendimiento fluido en dispositivos de bajo consumo.
¿Cómo evitas que los sistemas de reconocimiento facial sean engañados por fotos?
Integro detección de vida basada en software usando análisis de textura y filtrado de profundidad. Esto previene el spoofing, asegurando que el sistema pueda distinguir entre un rostro humano real y una pantalla digital o impresión.
¿Recibiré el código fuente completo y derechos comerciales?
Por supuesto. Una vez finalizado el pedido, recibes la propiedad comercial completa del código fuente en Python, limpio y modular, junto con los archivos de pesos del modelo entrenado (.pt, .onnx, etc.).
