Implementando Uma Ia Com Mask R Cnn Programado Em Python
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Implementando Uma Ia Com Mask R Cnn Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-03-16
Implementando Uma Ia Com Mask R Cnn Programado Em Python written by Vitor Amadeu Souza and has been published by Clube de Autores this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-03-16 with Computers categories.
A proposta desta literatura é introduzir e desenvolver um modelo inicial de segmentação de objetos utilizando o Mask R-CNN, empregando Python como ferramenta de programação. O Mask R-CNN é uma abordagem poderosa para a detecção e segmentação de objetos em imagens, sendo amplamente utilizada em áreas como visão computacional, reconhecimento de padrões e análise de imagens. Ele combina as capacidades do Faster R-CNN para detecção de objetos com uma rede de segmentação que gera máscaras binárias para cada objeto, permitindo uma segmentação precisa em imagens complexas. O modelo é capaz de identificar e segmentar objetos, atribuindo máscaras a cada instância detectada, além de fornecer rótulos e caixas delimitadoras. A literatura apresentará um exemplo prático de implementação dessa tecnologia em Python, utilizando bibliotecas como PyTorch e TorchVision. O exemplo abordará desde o carregamento e pré-processamento de imagens até a aplicação das máscaras geradas, visualizando os resultados com a segmentação dos objetos.
Implementando Uma Ia Com Faster R Cnn Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-03-16
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A proposta desta literatura é introduzir e desenvolver um modelo inicial de detecção de objetos utilizando o Faster R-CNN, empregando Python como ferramenta de programação. O Faster R-CNN é uma abordagem avançada para a detecção de objetos em imagens, sendo amplamente utilizada em áreas como visão computacional, reconhecimento de padrões e análise de imagens. Ele aprimora o desempenho do R-CNN e do Fast R-CNN ao introduzir uma Rede de Propostas de Região (RPN), tornando a detecção mais eficiente e precisa. O modelo é capaz de identificar objetos em imagens, fornecendo rótulos e caixas delimitadoras para cada instância detectada. A literatura apresentará um exemplo prático de implementação dessa tecnologia em Python, utilizando bibliotecas como PyTorch e TorchVision. O exemplo abordará desde o carregamento e pré-processamento de imagens até a aplicação do modelo Faster R-CNN para detectar objetos e visualizar os resultados, destacando a eficiência dessa abordagem para tarefas de detecção em imagens complexas.
Implementando Uma Ia Com Cnn Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-03-12
Implementando Uma Ia Com Cnn Programado Em Python written by Vitor Amadeu Souza and has been published by Clube de Autores this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-03-12 with Computers categories.
A proposta deste código é demonstrar a aplicação de uma Rede Neural Convolucional (CNN) para a previsão de dígitos manuscritos a partir de imagens obtidas da internet. Utilizando o modelo treinado com o dataset MNIST, o código recebe uma imagem como entrada, realiza o pré-processamento necessário (como redimensionamento e conversão para escala de cinza), e utiliza a CNN para prever o número presente na imagem. A previsão é realizada combinando o modelo de aprendizado profundo com o pré-processamento adequado, com o objetivo de estimar a classe mais provável de um número manuscrito, sendo essa abordagem útil em sistemas de reconhecimento de caracteres em imagens digitais.
Implementando Uma Ia Com Ntm Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-03-17
Implementando Uma Ia Com Ntm Programado Em Python written by Vitor Amadeu Souza and has been published by Clube de Autores this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-03-17 with Computers categories.
A proposta desta literatura é introduzir e desenvolver um modelo inicial de uma Máquina de Turing Neural (NTM) utilizando Python como ferramenta de programação. A NTM é uma abordagem poderosa para o processamento de sequências e tarefas que requerem memória externa, sendo amplamente explorada em áreas como aprendizado de máquina, inteligência artificial e modelagem de sistemas cognitivos. Ela combina as capacidades de redes neurais recorrentes com uma memória externa acessível por meio de cabeçotes de leitura e escrita, permitindo que o modelo armazene e recupere informações de forma dinâmica e precisa. O modelo é capaz de aprender padrões em dados sequenciais, manipulando uma memória vetorial para realizar tarefas como cópia de sequências, atribuição de valores a posições específicas e controle de operações, oferecendo uma base flexível para aplicações complexas.
Computer Vision Using Deep Learning
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Author : Vaibhav Verdhan
language : en
Publisher: Apress
Release Date : 2021-02-15
Computer Vision Using Deep Learning written by Vaibhav Verdhan and has been published by Apress this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-02-15 with Computers categories.
Organizations spend huge resources in developing software that can perform the way a human does. Image classification, object detection and tracking, pose estimation, facial recognition, and sentiment estimation all play a major role in solving computer vision problems. This book will bring into focus these and other deep learning architectures and techniques to help you create solutions using Keras and the TensorFlow library. You'll also review mutliple neural network architectures, including LeNet, AlexNet, VGG, Inception, R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN, YOLO, and SqueezeNet and see how they work alongside Python code via best practices, tips, tricks, shortcuts, and pitfalls. All code snippets will be broken down and discussed thoroughly so you can implement the same principles in your respective environments. Computer Vision Using Deep Learning offers a comprehensive yet succinct guide that stitches DL and CV together to automate operations, reduce human intervention, increase capability, and cut the costs. What You'll Learn Examine deep learning code and concepts to apply guiding principals to your own projects Classify and evaluate various architectures to better understand your options in various use cases Go behind the scenes of basic deep learning functions to find out how they work Who This Book Is For Professional practitioners working in the fields of software engineering and data science. A working knowledge of Python is strongly recommended. Students and innovators working on advanced degrees in areas related to computer vision and Deep Learning.
Deep Learning For Computer Vision
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Author : Jason Brownlee
language : en
Publisher: Machine Learning Mastery
Release Date : 2019-04-04
Deep Learning For Computer Vision written by Jason Brownlee and has been published by Machine Learning Mastery this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2019-04-04 with Computers categories.
Step-by-step tutorials on deep learning neural networks for computer vision in python with Keras.
Practical Convolutional Neural Networks
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Author : Mohit Sewak
language : en
Publisher: Packt Publishing Ltd
Release Date : 2018-02-27
Practical Convolutional Neural Networks written by Mohit Sewak and has been published by Packt Publishing Ltd this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2018-02-27 with Computers categories.
One stop guide to implementing award-winning, and cutting-edge CNN architectures Key Features Fast-paced guide with use cases and real-world examples to get well versed with CNN techniques Implement CNN models on image classification, transfer learning, Object Detection, Instance Segmentation, GANs and more Implement powerful use-cases like image captioning, reinforcement learning for hard attention, and recurrent attention models Book Description Convolutional Neural Network (CNN) is revolutionizing several application domains such as visual recognition systems, self-driving cars, medical discoveries, innovative eCommerce and more.You will learn to create innovative solutions around image and video analytics to solve complex machine learning and computer vision related problems and implement real-life CNN models. This book starts with an overview of deep neural networkswith the example of image classification and walks you through building your first CNN for human face detector. We will learn to use concepts like transfer learning with CNN, and Auto-Encoders to build very powerful models, even when not much of supervised training data of labeled images is available. Later we build upon the learning achieved to build advanced vision related algorithms for object detection, instance segmentation, generative adversarial networks, image captioning, attention mechanisms for vision, and recurrent models for vision. By the end of this book, you should be ready to implement advanced, effective and efficient CNN models at your professional project or personal initiatives by working on complex image and video datasets. What you will learn From CNN basic building blocks to advanced concepts understand practical areas they can be applied to Build an image classifier CNN model to understand how different components interact with each other, and then learn how to optimize it Learn different algorithms that can be applied to Object Detection, and Instance Segmentation Learn advanced concepts like attention mechanisms for CNN to improve prediction accuracy Understand transfer learning and implement award-winning CNN architectures like AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet and more Understand the working of generative adversarial networks and how it can create new, unseen images Who this book is for This book is for data scientists, machine learning and deep learning practitioners, Cognitive and Artificial Intelligence enthusiasts who want to move one step further in building Convolutional Neural Networks. Get hands-on experience with extreme datasets and different CNN architectures to build efficient and smart ConvNet models. Basic knowledge of deep learning concepts and Python programming language is expected.
Implementando Uma Ia Com Algoritmos Evolutivos Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-03-17
Implementando Uma Ia Com Algoritmos Evolutivos Programado Em Python written by Vitor Amadeu Souza and has been published by Clube de Autores this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-03-17 with Computers categories.
Este estudo apresenta a criação e implementação de um pipeline de otimização baseado em Algoritmos Evolutivos (AE), utilizando Python como linguagem de programação. Inspirados nos processos de seleção natural e evolução biológica, os Algoritmos Evolutivos são amplamente reconhecidos por sua capacidade de resolver problemas complexos de otimização, sendo aplicados em domínios como aprendizado de máquina e visão computacional, especialmente em cenários onde métodos convencionais de busca são ineficientes. Neste trabalho, exploramos o uso de AE para otimizar hiperparâmetros, como taxa de aprendizado e momentum, em uma simulação que representa o ajuste de modelos de visão computacional. O estudo oferece um exemplo prático de implementação em Python, utilizando a biblioteca DEAP (Distributed Evolutionary Algorithms in Python) para gerenciar o processo de otimização evolutiva e as bibliotecas PyTorch e TorchVision como base técnica, demonstrando como essas ferramentas podem ser combinadas para alcançar resultados eficazes em um contexto simplificado.