Desenvolverei soluções de detecção e rastreamento de objetos baseadas em IA

EXPERIÊNCIA EM DETECÇÃO PRINCIPAL:

• Modelos de Fundação: detecção zero-shot, VLMs (Florence/paligemma 2), ajuste fino LoRA, otimização CLIP/DINO
• Arquiteturas CNN: YOLO/RetinaNet (de estágio único), R-CNN/Mask R-CNN (de 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 personalizados), StrongSORT, Norfair
• Capacidades: re-ID multi-câmera, manejo de oclusões, previsão de trajetória

PILHA TÉCNICA:

• Frameworks: MMDetection, Detectron2, TF-OD API, arquitetura personalizada
• Bibliotecas: PyTorch, TensorFlow/Keras, OpenCV, Supervision

OTIMIZAÇÃO:

• Alto desempenho: Triton Server, TensorRT, OpenVINO, DeepStream SDK
• Implantação em edge: otimização Jetson, treinamento com quantização consciente
• Gerenciamento de dados: ElasticSearch/MongoDB para metadados; ChromaDB para vetores

ESPECIALIZAÇÃO:

• 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