Necesito ayuda para desarrollar y optimizar un modelo de detección y segmentación en tiempo real basado en YOLO11n que procese videos de ultrasonido de resolución media. El foco principal es localizar con alta precisión la aguja, aunque también deben marcarse venas y arterias para dar contexto al operador. Alcance del trabajo • Entrenamiento y ajuste fino del modelo YOLO11n con un dataset de ultrasonido que aportaré. • Implementación de segmentación y tracking cuadro a cuadro para mostrar contornos superpuestos en vivo. • Optimización de velocidad de inferencia a nivel de GPU/CPU para mantener latencia mínima. • Entrega de código limpio en Python (PyTorch o framework equivalente), pesos entrenados y script de prueba. • Guía breve de uso e integración en nuestro sistema existente. Criterios clave • Precisión máxima en la detección de la aguja. • Flujo estable a 30 fps en videos de resolución media. • Entrega lo más pronto posible; valoro propuestas con un plan de trabajo claro y hitos semanales. Si tienes experiencia previa en visión artificial médica y en modelos tipo YOLO, me encantará revisar tu propuesta y ejemplos de proyectos similares.