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Name: Murilo Rocha
Type: User
Company: FURG
Bio: Olá, sou pesquisador em Inteligência Artificial e Lógica Fuzzy, com ênfase em Visão Computacional. Possuo graduação em Matemática Aplicada.
Location: Rio Grande - RS
Name: Murilo Rocha
Type: User
Company: FURG
Bio: Olá, sou pesquisador em Inteligência Artificial e Lógica Fuzzy, com ênfase em Visão Computacional. Possuo graduação em Matemática Aplicada.
Location: Rio Grande - RS
Neste projeto, embarcamos em uma exploração detalhada para desvendar os intricados detalhes da construção de modelos de Deep Learning. O objetivo principal é fornecer um entendimento abrangente das etapas fundamentais envolvidas na construção desses modelos, utilizando as poderosas ferramentas PyTorch e PyTorch Lightning.
Neste repositório, vamos mergulhar fundo no mundo dos tensores. Vamos começar com a criação de tensores, entender suas propriedades e operações, e ver como eles são usados no PyTorch para construir modelos de aprendizado profundo.
Explore o universo da Inteligência Artificial com este projeto de Reconhecimento de Imagens usando a arquitetura ResNet. Utilizando as bibliotecas Python Pytorch 2.0, Lightning e Torchvision, este repositório oferece um modelo robusto para tarefas de visão computacional, treinado e avaliado no conjunto de dados CIFAR10.
Este repositório contém um projeto de pesquisa explorando o impacto de diferentes funções de ativação no desempenho do modelo DenseNet121, uma popular Rede Neural Convolucional. As funções de ativação investigadas incluem ReLU, ELU, Sigmoid, Tanh e LeakyReLU.
Explore a implementação da GoogleNet para classificação de imagens com Python neste repositório. Aprenda a usar e ajustar o modelo pré-treinado.
Este repositório contém um projeto que explora a arquitetura ResNet para a detecção de câncer de pele. O objetivo é fornecer uma compreensão detalhada da arquitetura ResNet e demonstrar como ela pode ser carregada e utilizada para identificar imagens de câncer de pele.
Neste repositório, foi empregada a arquitetura de rede neural convolucional DenseNet121, uma das mais avançadas em termos de eficiência e performance para o reconhecimento de padrões em imagens.
Estudo e implementação de técnicas de Detecção de Bordas em Imagens utilizando a Transformada Discreta de Fourier (TDF), com foco no realce de padrões complexos e texturas em contextos desafiadores. O repositório inclui códigos e exemplos demonstrativos.
Este repositório apresenta uma visão geral introdutória da arquitetura Transformers, uma inovação notável no campo do processamento de linguagem natural, introduzida em 2017.
Este repositório contém um projeto focado em métodos de interpolação para processamento de imagens. Exploramos e comparamos diferentes técnicas, como interpolação de área, vizinho mais próximo, bilinear e bicúbica, demonstrando seus impactos na qualidade e eficiência de redimensionamento de imagens.
Este repositório concentra-se em apresentar uma seleção de técnicas de detecção de bordas e segmentação de imagens utilizando o OpenCV. Ele visa fornecer exemplos claros e práticos dessas técnicas, facilitando para entusiastas e desenvolvedores a aplicação desses métodos em seus próprios projetos de processamento de imagens.
Este repositório é dedicado a fornecer uma introdução prática e acessível às técnicas fundamentais de processamento de imagens utilizando Python e a biblioteca OpenCV.
Este repositório é dedicado ao estudo e aplicação de três dos mais influentes extratores de características na visão computacional: Scale-Invariant Feature Transform (SIFT), Speeded Up Robust Features (SURF), e Histogram of Oriented Gradients (HOG).
Este repositório contém recursos e notebooks para introduzir o YOLOv8, uma das ferramentas mais avançadas para detecção de objetos em tempo real.
Repositório referente ao algoritmo de detecção da Íris de cada frame de um vídeo.
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