Este estudo apresenta a aplicação da técnica de classificação Zero-Shot no contexto da visão computacional, utilizando o modelo BLIP (Bootstrapping Language–Image Pretraining) programado em Python. O aprendizado Zero-Shot é uma abordagem avançada que permite a categorização de imagens sem a necessidade de exemplos rotulados previamente, sendo especialmente útil em cenários com ampla variedade de classes ou escassez de dados anotados. Neste trabalho, exploramos como o modelo BLIP pode ser empregado para realizar inferência sem treinamento supervisionado específico, associando descrições textuais a imagens por meio de uma arquitetura de aprendizado multimodal. A versatilidade do BLIP o torna uma ferramenta poderosa tanto para geração de legendas quanto para tarefas de correspondência texto-imagem, demonstrando seu potencial em aplicações de visão computacional e inteligência artificial.
| Seitenanzahl | 107 |
| Ausgabe | 1 (2025) |
| Format | A5 (148x210) |
| Einband | Taschenbuch mit Klappen |
| Papiertyp | Estucado Mate 90g |
| Sprache | Portugiesisch |
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