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Projeto de visão computacional para análise e comparação de modelos convolucionais a fim de classificar imagens utilizando Transfer-learning e GRAD-CAM.

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hdgiacon/cats_and_dogs_classify

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Cats and Dogs Classify

Projeto de visão computacional para análise e comparação de modelos convolucionais a fim de classificar imagens em gato ou cachorro utilizando Transfer-learning e GRAD-CAM. Foram testados os modelos EfficientNetB3, MobileNetV2 e ResNet50, todos utilizando TensorFlow.

A seção Estrutura do Repositório contém uma descrição e link para cada pasta e arquivo do projeto.

Exemplos

As imagens passadas aos modelos foram avaliadas por eles e o resultado é mostrado através do gradiente sobreposto às figuras.

EfficientNetB3

efficient_net_dog

MobileNetV2

mobile_net_cat

ResNet50

res_net_dog_dog

Estrutura do Repositório

  • assets/: pasta contendo imagens de saída dos modelos com o gradiente;

  • data/: pasta gerada em tempo de execução com a base de dados de imagem;

  • notebooks/: pasta contendo os arquivos dos modelos em Jupyter Notebook;

  • output/: pasta gerada em tempo de execução com os modelos e históricos de treino salvos;

    • models/: pasta contendo os modelos treinado salvos;
    • history/: pasta contendo os históricos de treinamento salvos.
  • utils/: pasta contendo implementações em Python comuns à todos os modelos;

  • .gitignore: arquivo de instrução do Git informando quais arquivos e pastas devem ser ignorados;

  • Dockerfile: arquivo de instrução para a criação da imagem Docker para o projeto;

  • LICENSE: arquivo informando qual a licença de software vigente no projeto;

  • README.md: arquivo de ajuda e instrução;

  • requirements.txt: arquivo de instrução contendo as bibliotecas necessárias para o projeto.

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Projeto de visão computacional para análise e comparação de modelos convolucionais a fim de classificar imagens utilizando Transfer-learning e GRAD-CAM.

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