Reconhecimento de imagens com Detectron2 Programado em Python

Por Vitor Amadeu Souza

Código do livro: 866550

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Informática, Engenharia E Tecnologia

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Sinopse

O avanço da visão computacional tem permitido que computadores e sistemas embarcados interpretem o mundo visual de maneira cada vez mais próxima à percepção humana. Entre as técnicas modernas, o uso de redes neurais convolucionais (CNNs) e arquiteturas de detecção de objetos e segmentação tem se mostrado essencial para aplicações em segurança, veículos autônomos, análise de imagens médicas e robótica.

Neste trabalho, será apresentado o uso do Detectron2, uma biblioteca desenvolvida pelo Facebook AI Research (FAIR), que oferece modelos pré-treinados de última geração para detecção de objetos, segmentação de instâncias e reconhecimento de imagens. Utilizando a linguagem Python e a infraestrutura do Google Colab, será demonstrado como aplicar o modelo Mask R-CNN pré-treinado no conjunto de dados COCO, capaz de identificar e segmentar múltiplos objetos em imagens reais.

A proposta é fornecer um exemplo prático e didático, no qual uma imagem é baixada da internet, processada e submetida ao modelo, que retorna não apenas os objetos detectados, mas também as suas máscaras, caixas delimitadoras, classes e níveis de confiança. Dessa forma, o leitor terá uma visão clara de como configurar, executar e interpretar os resultados de um pipeline completo de reconhecimento de imagens com Detectron2.

Características

Número de páginas 109
Edição 1 (2025)
Formato A5 (148x210)
Acabamento Brochura c/ orelha
Tipo de papel Couche 90g
Idioma Português

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Fale com o autor

Vitor Amadeu Souza

Doutorando em Engenharia de Defesa, 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. Automotiva, 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 ao SBC e SBIC. 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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