Chamas sob Controle: Machine Learning para Detecção de Incêndios em Imagens
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Chamas sob Controle: Machine Learning para Detecção de Incêndios em Imagens
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このコンテンツについて
O roteiro do podcast trata do desenvolvimento de um modelo de classificação de imagens, com foco na identificação de incêndios, com o objetivo de auxiliar a cidade de Alagoinhas em problemas sociais.
Inicialmente, é explicado o que é um modelo de classificação de imagem: um algoritmo de aprendizado de máquina capaz de reconhecer e categorizar o conteúdo de imagens. Em seguida, o documento descreve o funcionamento dos modelos baseados em Redes Neurais Convulsionais (CNNs), explicando a extração de características importantes, como bordas e texturas, para identificar padrões visuais.
A implementação prática é feita no Google Colab, utilizando o YOLOv8, uma ferramenta eficiente para detecção de objetos. O dataset é dividido entre imagens de “incêndio” e “não incêndio”. Por fim, são discutidas formas de aprimorar o modelo, como ajuste de hiperparâmetros e melhoria da qualidade das imagens para garantir uma performance otimizada.
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