Gato vs Cachorro Classificação de Imagem Usando Fastai
- #Python
Sobre o fastai
O fastai é uma biblioteca de aprendizado profundo que oferece aos praticantes componentes de alto nível para obter resultados de última geração em domínios padrão de aprendizado profundo.
Descrição do Projeto
O objetivo deste projeto é demonstrar a facilidade da classificação de imagens (gatos vs cachorros) usando a biblioteca fastai para aprendizado profundo.
Passos
1. Instalar o fastai.
2. Importar as bibliotecas necessárias.
3. Carregar os dados.
4. Ajustar o modelo.
5. Fazer previsões.
Requisitos
Python: Python é uma linguagem de programação interpretada, de alto nível e de propósito geral.
Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE): Qualquer ambiente de desenvolvimento integrado que possa ser usado para visualizar, editar e executar código Python, como:
Google Colab
Jupyter Notebook
Kaggle
Resultado
O código recebe uma imagem de entrada (gato) e realiza a previsão (gato ou cachorro), mostrando a probabilidade ao lado.
O Author
CLL - GitHub
Esclarecimentos
O algoritmo usado para o reconhecimento foi o RESNET34, uma rede neural residual (que aprende comparando o esperado com o que se tem), cuja especialidade é justamente o reconhecimento de imagens.
- Código GitHub
