Este estudo apresenta a aplicação da técnica de classificação Zero-Shot no contexto da visão computacional, utilizando o modelo CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining) da OpenAI programado em Python. O aprendizado Zero-Shot é uma abordagem avançada que permite a categorização de imagens sem a necessidade de exemplos rotulados previamente, sendo particularmente útil em cenários onde há grande variedade de classes ou limitação de dados anotados. Neste trabalho, exploramos como o modelo CLIP pode ser empregado para realizar inferência sem treinamento supervisionado específico, comparando diretamente descrições textuais com imagens.
| Número de páginas | 107 |
| Edição | 1 (2025) |
| Formato | A5 (148x210) |
| Acabamento | Brochura c/ orelha |
| Tipo de papel | Couche 115g |
| Idioma | Português |
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