Conteúdo do Curso

Fundamentos de Visão Computacional

1. Introdução à Visão Computacional

O Que É Visão Computacional?Fundamentos do Processamento de Imagens Álgebra Linear para Manipulação de Imagens

2. Processamento de Imagens com OpenCV

Transformações Básicas Transformada de Fourier Filtros Passa-Baixa e Passa-Alta Redução de Ruído e Suavização Equalização de Histograma Técnicas de Super-Resolução Detecção de Bordas Detecção de Cantos e Blobs

3. Redes Neurais Convolucionais

Introdução às Redes Neurais Convolucionais Camadas de Convolução Camadas de Pooling Achatamento Funções de Ativação Visão Geral dos Principais Modelos de CNN Desafio: Construindo uma CNN

4. Detecção de Objetos

Localização de Objetos Detecção de Objetos Previsões de Caixas Delimitadoras Interseção Sobre União (IoU) e Métricas de Avaliação Supressão Não Máxima (NMS)Caixas Âncora Visão Geral do Modelo YOLO Desafio: Detecção de Objetos com Modelo Personalizado e YOLO

5. Visão Geral de Tópicos Avançados

Aprendizado por Transferência em Visão Computacional Visão Geral do Reconhecimento Facial Visão Geral da Geração de Imagens

Desafio: Detecção de Objetos com Modelo Personalizado e YOLO

Nesta tarefa, você explorará o universo da detecção de objetos utilizando aprendizado profundo. Primeiro, você construirá seu próprio modelo de detecção de objetos do zero usando o Keras. Em seguida, você carregará um modelo YOLOv8 pré-treinado e o aplicará ao mesmo conjunto de dados.

Durante o processo, você irá:

Treinar um detector de objetos simples baseado em Keras;
Carregar e executar previsões com um modelo YOLOv8 treinado nos mesmos dados;
Avaliar o desempenho em imagens reais de validação;
Comparar os resultados e compreender a diferença entre modelos personalizados e modelos de última geração.

No meio do notebook, você irá refletir sobre por que construir modelos de detecção do zero pode ser limitante — e mencionar brevemente a importância do transfer learning para aplicações práticas.

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Seção 4. Capítulo 8

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