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Servicios de investigación y datos sintéticos para equipos que entrenan reconocimiento sin tocar bases personales reales.

Qué aporta cada línea de trabajo

Generación de rostros sintéticos calibrados

Construimos lotes de identidades ficticias con control de edad, iluminación, pose y rasgos demográficos. Cada lote queda documentado para que puedas auditar sesgos antes de entrenar.

Anotación y etiquetado de referencia

Entregamos máscaras, keypoints y metadatos de atributos con criterios de anotación acordados. Sirve tanto para preentrenamiento como para validar modelos ya en producción.

Evaluación de sesgo y robustez

Medimos cómo responde tu modelo ante variaciones de tono de piel, accesorios, oclusión parcial o cámaras de baja resolución. El informe señala dónde falla y con qué datos sintéticos corregirlo.

Protocolos de privacidad por diseño

Revisamos el pipeline completo para confirmar que ninguna imagen real entra al ciclo de entrenamiento. Incluye criterios de trazabilidad y separación entre datos sintéticos y cualquier muestra de prueba.

Conjuntos listos para fine-tuning

Preparamos paquetes en formatos estándar (COCO, TFRecord, carpetas etiquetadas) con splits reproducibles. Pensados para equipos que necesitan iterar rápido sin rearmar el dataset cada vez.

Revisión técnica de resultados

Analizamos métricas de tu modelo sobre datos sintéticos y contrastamos con benchmarks públicos. El objetivo es detectar sobreajuste antes de exponer el sistema a cámaras reales.

Podés ver el detalle de cada formato en el primer artículo del digest o escribirnos desde contacto para coordinar una revisión inicial.

Flujo de trabajo del servicio

De la solicitud del corpus sintético al conjunto de validación

Cada encargo sigue la misma secuencia operativa. No hay atajos: si un paso queda flojo, el modelo aprende sesgos que después cuesta desmontar. Estos son los seis tramos que recorremos con cada equipo que necesita entrenar reconocimiento sin tocar bases personales reales.

Plantear un encargo

1. Definición del alcance y las clases

Revisamos qué categorías debe distinguir el modelo, con qué granularidad y qué restricciones legales aplican. De aquí sale un documento de clases cerrado, no una lista abierta que se renegocia a mitad del proyecto.

2. Especificación del generador sintético

Elegimos arquitectura de generación, parámetros de variabilidad y controles de realismo. Se documenta qué atributos se sintetizan, cuáles se derivan y qué combinaciones quedan fuera por no aportar señal útil.

3. Producción por lotes y trazabilidad

Generamos el corpus en tandas versionadas. Cada lote lleva su semilla, su configuración y su hash, de modo que cualquier resultado posterior se puede reproducir o descartar sin rehacer el trabajo completo.

4. Auditoría de sesgo y solapamiento

Comparamos distribuciones entre lotes, medimos colapso de modos y verificamos que no exista correspondencia con registros reales. Los informes de esta etapa suelen condicionar el ajuste fino del generador.

5. Entrenamiento y evaluación cruzada

El equipo cliente entrena sobre el corpus sintético y valida contra un conjunto reservado. Acompañamos la lectura de métricas por clase, no solo la exactitud global, porque ahí se ven los fallos que importan.

6. Entrega, documentación y siguiente iteración

Cerramos con el corpus final, las fichas técnicas y las recomendaciones de reentrenamiento. Si el modelo necesita otra ronda, se reabre el ciclo desde el paso dos con los ajustes ya identificados.

Antes de empezar conviene revisar los formatos de colaboración disponibles o escribir directamente desde la página de contacto.