Crearé una aplicación personalizada de detección de objetos usando yolo y opencv

Ambos, dependiendo de tu paquete. Los básicos usan un modelo YOLO preentrenado (80 clases comunes de COCO como personas, autos, animales). Los estándar y premium incluyen entrenamiento personalizado en tus clases/dataset para mayor precisión en tu caso específico.

Sí. Puedo trabajar con imágenes/video en crudo y gestionar etiquetado y anotaciones como parte de los paquetes estándar/premium, o recomendar herramientas de anotación si prefieres hacerlo tú primero.

Sí — la detección en tiempo real en webcam/cámara IP está incluida en el paquete premium. Los paquetes básico y estándar están optimizados para imágenes estáticas o videos pregrabados; el rendimiento en tiempo real depende de tu hardware (se recomienda GPU para FPS suaves).

Depende de la calidad de tu dataset, la complejidad de las clases y las condiciones de iluminación/ángulo. Los modelos preentrenados funcionan bien para objetos comunes desde el inicio. Los modelos entrenados a medida generalmente rinden mejor en tu caso específico, pero siempre seré honesto sobre la precisión realista antes de comenzar — no después.

Sí, el código fuente y los pesos del modelo entrenado están incluidos en los paquetes estándar y premium. El paquete básico incluye el script funcional; el código completo y exportación del modelo están disponibles como complemento.

Por supuesto. Puedo entregar un script independiente o integrar la detección directamente en una app Flask/Django/React, o en una aplicación de escritorio — solo dime tu configuración en los requisitos del comprador.

Los datasets pequeños aún pueden funcionar usando técnicas como aumento de datos y transfer learning, pero seré honesto sobre las limitaciones desde el principio. Para mejores resultados, generalmente recomiendo al menos 100–200 imágenes etiquetadas por clase, aunque esto varía según el caso de uso.

Sí — el paquete premium incluye 30 días de soporte post-lanzamiento. Los paquetes básico y estándar incluyen correcciones de bugs dentro del período de revisión; soporte continuo más allá de eso puede organizarse por separado.

Para detección básica en imágenes, un CPU estándar funciona bien. Para detección en tiempo real en video/webcam con buen FPS, se recomienda mucho una GPU (incluso una NVIDIA de nivel básico) — te asesoraré según tu caso específico.

Sí, para eso sirve el entrenamiento personalizado — siempre que puedas proporcionar (o ayudarme a conseguir) imágenes de muestra del objeto, puedo entrenar un modelo para detectarlo.