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Crearé sistemas de visión por computadora, detección y análisis
Nivel 1
Ha cumplido determinados criterios de rendimiento y muestra un gran potencial en la plataforma.
Acerca de este Servicio
¿Necesitas un software que pueda detectar, rastrear o entender lo que aparece en imágenes o videos?
Construyo pipelines de visión por computadora en torno a una tarea empresarial clara y los pruebo con tus ejemplos reales. Dependiendo del problema, puede usar detección de objetos, segmentación, estimación de pose, procesamiento con OpenCV o un modelo de visión-lenguaje que convierte la entrada visual en JSON estructurado.
Trabajos recientes incluyen un analizador de videos deportivos con seguimiento de pose de 33 puntos, bloqueo en el bateador y detección de cuadros de contacto. También construí un pipeline de VLM geoespacial que revisa imágenes de calles, registra el estado de activos y exporta CSV, GeoJSON y un mapa interactivo.
Puedes solicitar ayuda con:
- detección y seguimiento de objetos
- segmentación o clasificación de imágenes
- estimación de pose y análisis de videos deportivos
- OCR y extracción de datos visuales
- pipelines de VLM para imágenes, documentos o inspecciones
- evaluación, entrega de API y despliegue
Recibirás código ejecutable, notas de configuración y resultados medidos en una muestra de prueba acordada.
Envía una descripción breve, te diré qué paquete se ajusta y qué se puede medir.
Mi porfolio
Otros servicios de Ciencia de datos y aprendizaje automático que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿Puedes entrenar YOLO en mi conjunto de datos?
Sí, cuando YOLO se ajusta a la tarea. Primero verifico la calidad de las etiquetas, el equilibrio de clases y el dispositivo objetivo. El cálculo de entrenamiento y la anotación se cotizan por separado si superan el paquete seleccionado.
¿Construyes flujos de trabajo de modelos de visión-lenguaje?
Sí. Puedo usar un VLM para describir, clasificar o extraer campos estructurados de imágenes y documentos. Agrego verificaciones de esquema y manejo de confianza para que los casos inciertos puedan ser revisados.
¿Puedes analizar videos en tiempo real?
Posiblemente. Comparte el hardware objetivo, resolución, tasa de cuadros y objetivo de latencia. El rendimiento en tiempo real depende del modelo, la transmisión y el dispositivo, así que hago una evaluación previa antes de prometerlo.
¿Garantizarás un puntaje de precisión?
Acordaremos un conjunto de prueba y reportaré el resultado medido. Un objetivo útil depende de la calidad de los datos, las definiciones de clases y cuán costoso sea cada error.
¿Necesito datos etiquetados?
No para todos los trabajos. Un VLM o modelo existente puede funcionar sin entrenamiento personalizado. Si se necesitan etiquetas, puedo definir el formato de anotación y estimar el esfuerzo.
