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Detector de objetos treinado para reconhecer 6 objetos diferentes em um Banco de Dados com 200 fotos tiradas e rotuladas por mim.

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objectDetection

Autor: Maurício Jornada Bastos

Trabalho desenvolvido na disciplina de Inteligência Artificial do curso de Engenharia de Computação da UFMS em junho de 2021.

Proposta do trabalho:

Você deverá treinar um detector de objetos.

Tarefa 1 - Coleta dados:

Você deverá criar um conjunto de dados com pelo menos 200 imagens no total que tenham 7 objetos na sua casa. Nem toda imagem precisa ter os 7 objetos, você pode fazer imagens com 1 objeto, imagens com 5 objetos, da maneira que você desejar.

Tarefa 2 - Treinamento do modelo

Você deverá dividir o conjunto em treino, validação e teste e avaliar o desempenho dos três modelos. Sempre treinando com conjunto de treinamento, ajustando parâmetros com validação e avaliando o modelo treinado com teste.

Tarefa 3 - Apresentação dos resultados com o melhor modelo

Utilizando imagens do conjunto de teste apresente as 10 imagens com as melhores classificações (maior acerto e mais desafiadores) e as 10 piores classificações.

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Detector de objetos treinado para reconhecer 6 objetos diferentes em um Banco de Dados com 200 fotos tiradas e rotuladas por mim.

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