
A proposta desta literatura é introduzir e desenvolver um modelo inicial de segmentação de objetos utilizando o Mask R-CNN, empregando Python como ferramenta de programação. O Mask R-CNN é uma abordagem poderosa para a detecção e segmentação de objetos em imagens, sendo amplamente utilizada em áreas como visão computacional, reconhecimento de padrões e análise de imagens. Ele combina as capacidades do Faster R-CNN para detecção de objetos com uma rede de segmentação que gera máscaras binárias para cada objeto, permitindo uma segmentação precisa em imagens complexas. O modelo é capaz de identificar e segmentar objetos, atribuindo máscaras a cada instância detectada, além de fornecer rótulos e caixas delimitadoras.
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 das máscaras geradas, visualizando os resultados com a segmentação dos objetos.
Número de páginas | 108 |
Edición | 1 (2025) |
Formato | A5 (148x210) |
Acabado | Tapa blanda (con solapas) |
Tipo de papel | Coated Silk 90g |
Idioma | Portugués |
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