Desarrollaré modelos yolov8 para detección y seguimiento de objetos
Desarrollador Python y experto en visión artificial
Acerca de este Servicio
Construiré modelos personalizados de visión por computadora YOLOv8 para detectar, seguir y analizar objetos en imágenes y videos con alta precisión y rendimiento en el mundo real.
Me especializo en crear sistemas de IA listos para producción usando YOLOv8, OpenCV y PyTorch para aplicaciones del mundo real como monitoreo de seguridad, vigilancia, automatización y análisis visual.
Lo que puedo crear para ti
- Modelos personalizados de detección de objetos (YOLOv8)
- Seguimiento de objetos en videos
- Segmentación de imágenes y videos
- Sistemas de detección de PPE / seguridad
- Sistemas de detección y reconocimiento facial
- Aplicaciones de detección en tiempo real con webcam
- Entrenamiento de modelos con conjuntos de datos personalizados
- Optimización del rendimiento de modelos existentes
Herramientas y tecnologías
Python, YOLOv8, OpenCV, PyTorch, NumPy, Roboflow, Streamlit, Google Colab
Casos de uso
- Monitoreo de seguridad en fábricas y lugares de trabajo
- Sistemas de vigilancia CCTV
- Análisis minorista (seguimiento de personas/objetos)
- Sistemas de automatización inteligente
- Proyectos de CV para investigación o académicos
¿Por qué elegirme?
Modelos YOLO personalizados entrenados con una mejora de +35% en precisión
Experiencia en sistemas de detección en tiempo real
Fuerte enfoque en optimización (velocidad + precisión)
Código limpio y listo para producción
API:
Google Cloud Vision API
Lenguaje de programación:
Python
•
Colab
Herramientas:
opencv
•
TensorFlow
•
PyTorch
Marcos:
PyTorch
•
Panda
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Puedes entrenar modelos personalizados de YOLOv8?
Sí, puedo entrenar modelos para detección de objetos, segmentación, clasificación y estimación de pose.
¿Puedes trabajar con conjuntos de datos personalizados?
Sí, puedo limpiar, preparar, anotar y entrenar en conjuntos de datos personalizados.
¿Puedes implementar la solución?
Sí, puedo desplegar localmente, en servidores en la nube o a través de una aplicación web en Streamlit.

