[PDF] Classifica O De Imagens Com O Modelo Mobilenet Programado Em Python - eBooks Review

Classifica O De Imagens Com O Modelo Mobilenet Programado Em Python


Classifica O De Imagens Com O Modelo Mobilenet Programado Em Python
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Classifica O De Imagens Com O Modelo Mobilenet Programado Em Python


Classifica O De Imagens Com O Modelo Mobilenet Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-05-19

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Este livro oferece uma abordagem prática para a classificação de imagens utilizando o modelo MobileNet, uma arquitetura eficiente e leve de redes neurais convolucionais projetada para dispositivos com recursos limitados. Com exemplos claros em Python e TensorFlow, o leitor aprenderá a baixar imagens da internet, pré-processá-las corretamente e usar modelos pré-treinados para realizar predições precisas. Voltado para estudantes, pesquisadores e profissionais, o conteúdo apresenta técnicas modernas de visão computacional aplicadas de forma acessível, permitindo transformar imagens em informações valiosas para diversas aplicações no mundo real.



Classifica O De Imagens Com O Modelo Resnet Programado Em Python


Classifica O De Imagens Com O Modelo Resnet Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-05-19

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Este livro apresenta uma abordagem prática para a classificação de imagens utilizando a arquitetura ResNet, uma das redes neurais convolucionais mais avançadas em deep learning. Com exemplos claros em Python e a utilização da biblioteca TensorFlow, o leitor aprenderá a baixar imagens da internet, pré-processá-las adequadamente e utilizar modelos pré-treinados, como o ResNet50, para realizar predições precisas. O conteúdo é voltado para estudantes, pesquisadores e profissionais que desejam aplicar técnicas modernas de visão computacional em projetos reais, oferecendo um aprendizado acessível e direto para transformar imagens em informações relevantes e úteis para diversas aplicações.



Reconhecimento De Imagens Com Vit Programado Em Python


Reconhecimento De Imagens Com Vit Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-05-12

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Este livro apresenta uma abordagem prática e acessível para o reconhecimento de imagens com o modelo Vision Transformer (ViT), uma arquitetura de aprendizado profundo desenvolvida para aplicar o poder dos transformadores — originalmente projetados para linguagem natural — à área da visão computacional. Através de um exemplo programado em Python, o leitor será guiado na utilização do modelo ViT para classificar imagens reais, inclusive a partir de links da internet, utilizando ferramentas modernas como a biblioteca transformers da Hugging Face. O conteúdo abrange desde o pré-processamento da imagem com o extrator de características até a inferência final com o modelo pré-treinado, permitindo ao leitor compreender como o ViT identifica padrões visuais e associa rótulos a imagens. Esta é uma excelente introdução para estudantes, desenvolvedores e entusiastas que desejam explorar os avanços da inteligência artificial em aplicações visuais do mundo real.



Segmentando Imagens Com Sam Programado Em Python


Segmentando Imagens Com Sam Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-05-12

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A segmentação de imagens tem se tornado uma ferramenta fundamental para várias áreas, como visão computacional, inteligência artificial, automação e até mesmo na medicina e na indústria automotiva. Uma das tecnologias mais inovadoras para a segmentação automática de imagens é o Segment Anything Model (SAM), desenvolvido pela Meta AI. O SAM é uma abordagem moderna e poderosa que utiliza uma arquitetura baseada em transformadores, conhecida por sua capacidade de lidar com dados de diferentes modalidades e fornecer segmentações precisas com mínima intervenção humana. Este livro explora o uso do SAM em Python, fornecendo uma maneira prática e eficiente de segmentar imagens, com a capacidade de identificar e separar objetos dentro de uma cena. Por meio do código apresentado, o leitor aprenderá como integrar o SAM com o poder da GPU, acelerando o processamento e permitindo a análise de grandes volumes de dados de forma mais rápida. Neste exemplo, o modelo SAM é aplicado para segmentar uma imagem proveniente da internet, utilizando a GPU do Google Colab para aproveitar sua capacidade computacional superior.



Reconhecendo Imagens Atrav S Do Yolo Programado No Python


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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2024-07-23

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A proposta desta literatura é fazer o reconhecimento de imagens usando para isso a biblioteca YOLO v5. Desta forma, ao fazer o processamento da imagem a biblioteca será capaz de responder com confiança de 50% qual imagem foi passada para a mesma, usando o Python como ferramenta de programação através de um exemplo prático que demonstra tal implementação. Para isso, diversos exemplos são abordados apresentando tópicos importantes para se compreender a programação em Python previamente.



Segmenta O De Imagens Com O Dataset Oxford Iiit Programado Em Python


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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-05-19

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Este livro apresenta uma abordagem prática para segmentação de imagens utilizando o dataset Oxford-IIIT Pet, amplamente conhecido na área de visão computacional. Com o uso da linguagem Python e das bibliotecas TensorFlow e TensorFlow Datasets (TFDS), o trabalho demonstra como carregar, visualizar e manipular imagens de animais de estimação juntamente com suas máscaras de segmentação pixel a pixel. A segmentação semântica é uma técnica essencial para a identificação e separação de diferentes regiões de uma imagem, sendo aplicada em áreas como reconhecimento de objetos, análise médica, rastreamento visual e sistemas autônomos. O código implementado mostra, de forma didática, como acessar os dados do conjunto, exibir um exemplo visual de imagem e sua respectiva máscara. Trata-se de uma introdução eficiente e objetiva ao uso de dados segmentados em tarefas computacionais modernas, utilizando ferramentas como TensorFlow, NumPy e Matplotlib.