Este livro apresenta a detecção de objetos com YOLO como uma sequência de experiências que começa pela leitura de uma imagem e avança até aplicações em tempo real, rastreamento, exportação e treinamento customizado. A proposta didática parte de situações simples e observáveis. O leitor primeiro vê o resultado de uma inferência, depois aprende a acessar as caixas, as classes, as confianças e os tempos de processamento, e somente então integra esses dados em aplicações maiores.
A ênfase não está apenas em fazer o programa executar. Cada exemplo procura responder três perguntas: o que o algoritmo está recebendo, o que o modelo está produzindo e como medir se a solução é adequada. Esse raciocínio é importante porque sistemas de visão computacional trabalham com incerteza. Uma caixa desenhada na tela não é uma verdade absoluta; ela é uma estimativa produzida por um modelo treinado sobre dados e condicionada por parâmetros de inferência.
| Number of pages | 88 |
| Edition | 1 (2026) |
| Format | A5 (148x210) |
| Binding | Paperback w/ flaps |
| Paper type | Estucado Mate 150g |
| Language | Portuguese |
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