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senior-computer-vision

Habilidad de ingeniería de visión por computadora para detección de objetos, segmentación de imágenes y sistemas visuales de inteligencia artificial. Cubre las arquitecturas CNN y Vision Transformer, detección YOLO/Faster R-CNN/DETR, segmentación Mask R-CNN/SAM e implementación de producción con ONNX/TensorRT. Incluye los marcos PyTorch, torchvision, Ultralytics, Detectron2 y MMDetection. Úselo al crear canales de detección, entrenar modelos personalizados, optimizar la inferencia o implementar sistemas de visión.

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Instalación

$npx skills add https://github.com/borghei/claude-skills --skill senior-computer-vision

Cómo instalar senior-computer-vision

Instala rápidamente el skill de IA senior-computer-vision en tu entorno de desarrollo mediante línea de comandos

  1. Abrir Terminal: Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.)
  2. Ejecutar comando de instalación: Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/borghei/claude-skills --skill senior-computer-vision
  3. Verificar instalación: Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw

Fuente: borghei/claude-skills.

SKILL.md

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Production computer vision engineering skill for object detection, image segmentation, and visual AI system deployment.

| Frameworks | PyTorch, torchvision, timm | | Detection | Ultralytics (YOLO), Detectron2, MMDetection | | Segmentation | segment-anything, mmsegmentation | | Optimization | ONNX, TensorRT, OpenVINO, torch.compile | | Image Processing | OpenCV, Pillow, albumentations | | Annotation | CVAT, Label Studio, Roboflow |

| Experiment Tracking | MLflow, Weights & Biases | | Serving | Triton Inference Server, TorchServe |

Habilidad de ingeniería de visión por computadora para detección de objetos, segmentación de imágenes y sistemas visuales de inteligencia artificial. Cubre las arquitecturas CNN y Vision Transformer, detección YOLO/Faster R-CNN/DETR, segmentación Mask R-CNN/SAM e implementación de producción con ONNX/TensorRT. Incluye los marcos PyTorch, torchvision, Ultralytics, Detectron2 y MMDetection. Úselo al crear canales de detección, entrenar modelos personalizados, optimizar la inferencia o implementar sistemas de visión. Fuente: borghei/claude-skills.

Datos (listos para citar)

Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.

Comando de instalación
npx skills add https://github.com/borghei/claude-skills --skill senior-computer-vision
Categoría
</>Desarrollo
Verificado
Primera vez visto
2026-03-09
Actualizado
2026-03-10

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Respuestas rápidas

¿Qué es senior-computer-vision?

Habilidad de ingeniería de visión por computadora para detección de objetos, segmentación de imágenes y sistemas visuales de inteligencia artificial. Cubre las arquitecturas CNN y Vision Transformer, detección YOLO/Faster R-CNN/DETR, segmentación Mask R-CNN/SAM e implementación de producción con ONNX/TensorRT. Incluye los marcos PyTorch, torchvision, Ultralytics, Detectron2 y MMDetection. Úselo al crear canales de detección, entrenar modelos personalizados, optimizar la inferencia o implementar sistemas de visión. Fuente: borghei/claude-skills.

¿Cómo instalo senior-computer-vision?

Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/borghei/claude-skills --skill senior-computer-vision Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw

¿Dónde está el repositorio de origen?

https://github.com/borghei/claude-skills