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Crearé detección y seguimiento de objetos yolo personalizados para imágenes y videos.
Ingeniero en automatización de datos con Python y visión por computadora
La mayoría de los negocios no necesitan otro script que funcione una sola vez. Necesitan datos que se muevan de forma confiable, modelos que funcionen con entradas reales y sistemas que su equipo pued...
Nivel 1
Ha cumplido determinados criterios de rendimiento y muestra un gran potencial en la plataforma.
Acerca de este Servicio
Tu cámara ya captura la escena. La pieza que falta es un sistema que pueda decirte qué apareció, dónde se movió y cuántas veces cruzó una línea.
Yo desarrollo sistemas personalizados de detección y seguimiento de objetos con YOLO para imágenes, videos grabados y transmisiones en vivo de cámaras. La solución se adapta a tu material real, objetos objetivo, iluminación, ángulo de cámara y hardware, no a una demostración genérica entrenada con datos no relacionados.
Puedo entregar:
- Entrenamiento y ajuste fino personalizado de YOLO
- Seguimiento de múltiples objetos con IDs estables
- Conteo, cruce de líneas, zonas y reglas de eventos
- Inferencia en imágenes, videos, webcam o RTSP
- Métricas de validación y resultados de prueba anotados
- Código fuente en Python, pesos entrenados y guía de configuración
- Opciones de despliegue con FastAPI, Docker, ONNX o TensorRT
Envía los objetos objetivo, muestra de material, estado del dataset y entorno de despliegue. Evaluaré qué es realista, definiré la primera versión adecuada y construiré un sistema que puedas probar con datos reales.
No prometo precisión inflada. No entrego solo notebooks. Solo una pipeline de visión clara y probada, hecha para el trabajo.
API:
Amazon Rekognition
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Otros
Lenguaje de programación:
Python
Herramientas:
Jupyter Notebook
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opencv
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TensorFlow
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MLflow
Marcos:
Scikit-learn
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keras
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PyTorch
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Otros
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Necesito proporcionar un conjunto de datos?
Para objetos personalizados, normalmente necesitas imágenes etiquetadas que representen el entorno real. Revisaré el conjunto de datos antes del entrenamiento y explicaré si su tamaño, etiquetas y variedad son adecuados.
¿Puedes usar un modelo YOLO preentrenado?
Sí, cuando los objetos requeridos ya existen en un conjunto de datos preentrenado compatible. Para objetos especializados, ajustar el modelo con tus propias imágenes etiquetadas suele ofrecer una solución más relevante.
¿El sistema puede rastrear y contar objetos?
Sí. Puedo asignar IDs persistentes, contar objetos, detectar cruces de línea y monitorear regiones acordadas dentro de videos grabados o transmisiones en vivo.
¿Funcionará en tiempo real?
Eso depende del tamaño del modelo, la resolución del video, la cantidad de cámaras y el hardware objetivo. Evaluaré el entorno esperado antes de prometer una velocidad en tiempo real.
¿Recibiré el código fuente y los pesos entrenados?
Sí. Cada paquete incluye el código fuente en Python acordado, los pesos del modelo entrenado y las instrucciones para ejecutar el sistema entregado.
¿Puedes implementarlo en un servidor o dispositivo edge?
Sí. La implementación en un servidor en la nube acordado, NVIDIA Jetson, máquina local compatible u otro entorno adecuado está disponible en Premium o como extra.
¿Puedes anotar mi conjunto de datos?
Se pueden discutir pequeñas correcciones, pero la anotación completa se maneja a través del Gig separado de anotación de imágenes y videos. Esto mantiene claro el alcance y las expectativas de calidad.
¿Puedes garantizar una precisión específica?
Ningún ingeniero serio puede garantizar precisión antes de revisar los datos y las condiciones de operación. Proporciono resultados de validación, explico limitaciones y muestro cómo funciona el sistema en ejemplos reservados.
¿Puedes identificar personas específicas?
Este Gig se enfoca en clases de objetos, movimiento y conteo, no en identificar individuos ni en construir sistemas de vigilancia biométrica no autorizados.
