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Sobre este projeto

Aberto

Proyecto: Modelo de Detección de Componentes en Diagramas Eléctricos
Descripción del Proyecto
Buscamos un desarrollador de machine learning con experiencia para entrenar y desplegar un modelo de detección de objetos capaz de identificar y localizar componentes específicos en diagramas eléctricos. El objetivo final es automatizar la revisión de planos, extrayendo información clave de los documentos.

El proyecto consta de dos fases principales:

Entrenamiento del Modelo de Machine Learning: Deberás entrenar un modelo de detección de objetos (como YOLO, Faster R-CNN, o similar) utilizando un conjunto de datos proporcionado de diagramas eléctricos. El modelo debe ser capaz de identificar y clasificar con alta precisión diversos componentes, como interruptores, relés, fusibles, transformadores, etc.

Despliegue del Servicio (API Endpoint): Una vez entrenado, el modelo debe ser desplegado como un servicio web. Este endpoint debe cumplir las siguientes especificaciones:

Input: Recibirá un archivo en formato pdf a través de una solicitud http.

Procesamiento: El servicio deberá convertir el PDF a una o varias imágenes, procesarlas con el modelo entrenado, y generar dos tipos de salida por cada imagen.

Output 1 (Imagen): Una imagen del diagrama original con los componentes detectados marcados (por ejemplo, con recuadros y etiquetas).

Output 2 (JSON): Un objeto JSON que contendrá una lista de todos los componentes detectados, incluyendo sus clases/etiquetas y las coordenadas de sus bounding boxes (rectángulos delimitadores) dentro de la imagen.

Requisitos del Freelancer
Experiencia demostrable en machine learning y computer vision.

Conocimiento profundo de frameworks como TensorFlow, PyTorch, o Scikit-learn.

Experiencia previa con modelos de detección de objetos (yolo, ssd, faster r-cnn, etc.).

Habilidad para desarrollar y desplegar APIs RESTful (Flask, FastAPI, etc.).

Experiencia trabajando con archivos PDF y bibliotecas como Poppler o PyMuPDF para su procesamiento.

Entregables:

El modelo de ML entrenado y su código fuente.

El código del servicio web (API).

Documentación técnica básica para el despliegue y uso del servicio.

Contexto Geral do Projeto

Proyecto: Modelo de Detección de Componentes en Diagramas Eléctricos Descripción del Proyecto Buscamos un desarrollador de machine learning con experiencia para entrenar y desplegar un modelo de detección de objetos capaz de identificar y localizar componentes específicos en diagramas eléctricos. El objetivo final es automatizar la revisión de planos, extrayendo información clave de los documentos. El proyecto consta de dos fases principales: Entrenamiento del Modelo de Machine Learning: Deberás entrenar un modelo de detección de objetos (como YOLO, Faster R-CNN, o similar) utilizando un conjunto de datos proporcionado de diagramas eléctricos. El modelo debe ser capaz de identificar y clasificar con alta precisión diversos componentes, como interruptores, relés, fusibles, transformadores, etc. Despliegue del Servicio (API Endpoint): Una vez entrenado, el modelo debe ser desplegado como un servicio web. Este endpoint debe cumplir las siguientes especificaciones: Input: Recibirá un archivo en formato pdf a través de una solicitud http. Procesamiento: El servicio deberá convertir el PDF a una o varias imágenes, procesarlas con el modelo entrenado, y generar dos tipos de salida por cada imagen. Output 1 (Imagen): Una imagen del diagrama original con los componentes detectados marcados (por ejemplo, con recuadros y etiquetas). Output 2 (JSON): Un objeto JSON que contendrá una lista de todos los componentes detectados, incluyendo sus clases/etiquetas y las coordenadas de sus bounding boxes (rectángulos delimitadores) dentro de la imagen. Requisitos del Freelancer Experiencia demostrable en machine learning y computer vision. Conocimiento profundo de frameworks como TensorFlow, PyTorch, o Scikit-learn. Experiencia previa con modelos de detección de objetos (yolo, ssd, faster r-cnn, etc.). Habilidad para desarrollar y desplegar APIs RESTful (Flask, FastAPI, etc.). Experiencia trabajando con archivos PDF y bibliotecas como Poppler o PyMuPDF para su procesamiento. Entregables: El modelo de ML entrenado y su código fuente. El código del servicio web (API). Documentación técnica básica para el despliegue y uso del servicio.

Categoria TI e Programação
Subcategoria Inteligência Artificial
Tamanho do projeto Pequeño
Isso é um projeto ou uma posição de trabalho? Um projeto
Disponibilidade requerida Conforme necessário

Prazo de Entrega: 24 de Agosto de 2025

Modelo de Detección de Componentes en Diagramas Eléctricos

Sobre este projeto

it-programming / artificial-intelligence-1

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