Modelo de retroalimentación- aprendizaje de ultrasonido con YOLO11n

Job ID: 40233531

Budget: $30 – $250 USD

Necesito ayuda para desarrollar y optimizar un modelo de detección y segmentación en tiempo real basado en YOLO11n que procese videos de ultrasonido de resolución media. El foco principal es localizar con alta precisión la aguja, aunque también deben marcarse venas y arterias para dar contexto al operador.

Alcance del trabajo
• Entrenamiento y ajuste fino del modelo YOLO11n con un dataset de ultrasonido que aportaré.
• Implementación de segmentación y tracking cuadro a cuadro para mostrar contornos superpuestos en vivo.
• Optimización de velocidad de inferencia a nivel de GPU/CPU para mantener latencia mínima.
• Entrega de código limpio en Python (PyTorch o framework equivalente), pesos entrenados y script de prueba.
• Guía breve de uso e integración en nuestro sistema existente.

Criterios clave
• Precisión máxima en la detección de la aguja.
• Flujo estable a 30 fps en videos de resolución media.
• Entrega lo más pronto posible; valoro propuestas con un plan de trabajo claro y hitos semanales.

Si tienes experiencia previa en visión artificial médica y en modelos tipo YOLO, me encantará revisar tu propuesta y ejemplos de proyectos similares.