Haré detección de objetos, seguimiento de objetos y visión por computadora con yolo

Entreno modelos de detección de objetos que funcionan en tu material real, no solo en imágenes de referencia limpias.

La mayoría de los proyectos de detección fracasan por una razón: el modelo se validó con datos ordenados y luego se implementó en videos del mundo real con movimiento borroso, mala iluminación, oclusión y ángulos inusuales. Desde el principio, construyo pensando en eso.

Lo que hago:

• Detección de objetos personalizada con YOLO, entrenada con tu conjunto de datos
• Seguimiento de objetos en los cuadros del video con IDs consistentes
• Clasificación y segmentación de imágenes
• Conteo, detección de zonas, lógica de proximidad y riesgo
• Anotación y aumento del conjunto de datos cuando aún no tienes etiquetas
• Exportación a ONNX y soporte para implementación

Por qué elegirme:

• Más de 5 años desarrollando visión por computadora en producción, no solo tutoriales
• Asistente de investigación en el Centro de Ingeniería del Lenguaje de Pakistán
• Investigador visitante en la Universidad de Konstanz
• Artículo publicado en LREC; conjunto de datos público y modelo de detección entrenado publicado en Hugging Face
• 20 reseñas de cinco estrellas con clientes recurrentes

Trabajo reciente: Creé y lancé una pila completa de detección de tráfico para entornos de tráfico mixto: 13 horas de material fuente, 1506 cajas anotadas, un modelo YOLO ajustado con 0.72 mAP50, además de una app de superposición de riesgo de proximidad. El conjunto de datos y el modelo están disponibles.