Este estudo apresenta a implementação de um pipeline para carregamento, manipulação e visualização de dados do Dataset COCO (Common Objects in Context), utilizando Python como linguagem de programação. O COCO é um dos conjuntos de dados mais amplamente utilizados em visão computacional, contendo imagens anotadas com detecções de objetos e segmentações. A análise e visualização dessas anotações são fundamentais para a compreensão e o desenvolvimento de modelos baseados em aprendizado de máquina.
Neste trabalho, demonstramos como carregar imagens e anotações do COCO, extrair e exibir informações sobre objetos detectados, incluindo bounding boxes e segmentações, utilizando as bibliotecas OpenCV, NumPy, Matplotlib e PyCOCOTools. A implementação permite a seleção aleatória de imagens do conjunto de validação e a sobreposição de suas respectivas anotações, possibilitando uma exploração visual intuitiva dos dados. Esse estudo serve como base para aplicações avançadas em detecção de objetos, segmentação de instâncias e aprendizado profundo.
| Number of pages | 107 |
| Edition | 1 (2025) |
| Format | A5 (148x210) |
| Binding | Paperback w/ flaps |
| Paper type | Estucado Mate 90g |
| Language | Portuguese |
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