Implementando uma IA com Faster R-CNN Programado em Python

By Vitor Amadeu Souza

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Computing, Engineering and Technology

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Synopsis

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.

Features

Number of Pages 108
Edition 1 (2025)
Format A5 (148x210)
Binding Paperback with Flaps
Paper Type Coated Silk 90g
Language Portuguese

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Talk to the Author

Vitor Amadeu Souza

Doutorando em Engenharia, Mestre em Física (CBPF), especialista em Eng.Robótica, Eng.Elétrica, Eng. Eletrônica e Eletromecânica, Eng.Telecomunicações, Eng.Controle e Automação, Eng.Biomédica, Eng.Instrumentação, Eng.Industrial 4.0, Eng.Dados, Eng.Computação, Eng.Software, Eng.Redes e Segurança de Dados, Eng.DevOps, Eng.Mecatrônica, Eng. Sistemas Embarcados, Eng.Manufatura Mecânica, Eng.Confiabilidade, Eng.Manutenção, Eng.Qualidade, Eng.Materiais, Eng.Produção, Eng. Produto, Eng.Embalagem, Eng. Transportes, Eng.Rodoviária, Eng.Suprimentos, Eng.Conhecimento, Eng.Negócios, Eng.Projetos, Eng.Energias Renováveis, Eng.Processos, Eng. Metalúrgica, Eng.Química, Eng.Ambiental, Arquitetura de Software, Cloud Computing, Machine Learning e IA, Internet das Coisas, Ciência de Dados, Full Stack, Estatística Aplicada, Bioestatística e Gerenciamento de Projetos.

MBA em Eng. Econômica, Análise de Dados e Web 3.0. Bacharel em Engenharia de Computação, Licenciado em Matemática, Física, Química e Filosofia, Analista de Sistemas e Técnico em Eletrônica, Eletrotécnica, Telecomunicações, Informática, Logística, Comércio, Administração e Meio Ambiente atuando na área de projetos elétricos, eletrônicos, automação, sistemas embarcados, firmware e software há vários anos.

Desenvolvo projetos de hardware e software voltados para a área industrial, automotiva, médica, científica, comercial, automação dentre outras sob demanda. Professor universitário e administrador da Cerne Tecnologia, empresa voltada para desenvolvimento de projetos embarcados, comercialização de kits didáticos e educação tecnológica na área de MCU, FPGA, linguagens de programação, desenvolvimento de projetos e layout de circuito impresso.

Ao longo dos anos escrevi vasto acervo literário técnico e científico, além de ser associado à Sociedade Brasileira de Computação (SBC). Alguns temas abordados: DFT, FFT, PDS, CAN, MODBUS, LIN, TCP/IP, Filtros digitais, Sistemas digitais, Sistemas de Potência, Big Data, Grafos, PID, Fuzzy, FPGA, VHDL, Verilog, CLP, DSC, DSP, ARM, inversor de frequência, soft-starter, energia solar, IoT, LoRa, Java, php, JS, REST, Spring Boot, Spark, CSS, SQL, VB, VC#, Perceptron, Robô NAO, UML, React, dentre outros.

O catálogo completo está publicado no Clube de Autores (http://bit.ly/4gwnt78).

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