ESPECIALIZAÇÃO EM DETECÇÃO DE CORE:
- Modelos de Fundação: detecção zero-shot, VLMs (Florence/paligemma 2), ajuste fino LoRA, otimização CLIP/DINO
- Arquiteturas CNN: YOLO/RetinaNet (single-stage), R-CNN/Mask R-CNN (dois estágios), arquiteturas FPN
- Transformers: Swin/Swift Transformer, DETR, integração de backbone DINOv2
- Aprendizado com poucos exemplos: transferência de aprendizado, destilação de conhecimento, pipelines de aprendizado ativo
Rastreamento avançado:
- SOTA MOT: ByteTrack, DeepSORT (embeddings personalizadas), StrongSORT, Norfair
- Capacidades: re-identificação multi-câmera, manejo de oclusões, previsão de trajetória
PILHA TÉCNICA:
- Frameworks: MMDetection, Detectron2, TF-OD API, arquitetura personalizada
- Bibliotecas: PyTorch, TensorFlow/Keras, OpenCV, Supervision
ESPECIALIZAÇÃO EM DOMÍNIO:
- Industrial: detecção de anomalias, conformidade com EPI, controle de qualidade
- Vigilância: monitoramento de ameaças em tempo real, proteção de perímetro, análise de comportamento
- Transporte: rastreamento de veículos, ALPR, análise de tráfego
- Varejo: reconhecimento de produtos, inventário automatizado
APIs:
Microsoft Computer Vision IA, Google Cloud Vision API
Especialização:
Processamento de imagens, aprendizado de recursos, classificação
Linguagem de programação:
Python, C++, SQL
Ferramentas:
Pytorch, TensorFlow, Opencv, MLflow