Realizaré segmentación de imágenes, segmentación semántica, yolo, opencv y AI

Hola

Como ingeniero en visión por computadora y aprendizaje automático, mi especialidad es en segmentación semántica de imágenes usando técnicas de vanguardia como vision transformers como ViTs Segformer y Swin Transformer, además de potentes CNNs como DeepLabV3+ y U-Net. Estos métodos avanzados permiten una amplia gama de aplicaciones en diferentes industrias, incluyendo imágenes médicas, vehículos autónomos, imágenes aéreas, análisis de imágenes satelitales y más.

Enfoque principal:

• Detección de inundaciones y gestión de desastres usando técnicas de segmentación semántica (ViTs).
• Visión por computadora
• OpenCV, clasificación de imágenes, segmentación semántica
• Detección de objetos
• YOLO, seguimiento de objetos, reconocimiento de objetos
• Aprendizaje profundo
• (DeepLabV3+ Unet CNN GANs)
• Vision Transformers
• para segmentación semántica (ViTs Segformer, Swin Transformer)
• Segmentación semántica de imágenes de teledetección, imágenes biomédicas

TensorFlow PyTorch Karas OpenCV, Hugging Face, Mmsegmentation PyCharm

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