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Este artigo explora a implementação do modelo ResNet50V2 usando a biblioteca PyTorch, detalhando sua construção, treinamento e as principais diferenças em relação ao ResNetV1. Serão abordados desde a configuração inicial do ambiente e o pré-processamento de dados até a arquitetura da rede neural e o processo de treinamento. 1. Configuração do A ...

1. Configuração do Disopsitivo import torch import torch.nn as nn import torchvision.transforms as transforms from torchvision import datasets import pathlib, warnings warnings.filterwarnings("ignore") device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 2. Carregamento dos Dados data_dir = path ...

Recentemente, ajudei alguns colegas a revisarem seus trabalhos de graduação e percebi um padrão comum: muitos estão entusiasmados com o aprendizado profundo, mas encontram dificuldades ao colocar ideias em prática. Problemas como falta de acesso a GPUs poderosas, dificuldade em encontrar conjuntos de dados adequados e problemas na replicação de ...

A pesquisa intitulada "VanillaNet: The Power of Minimalism in Deep Learning", desenvolvida por Hanting Chen, Yunhe Wang, Jianyuan Guo e Dacheng Tao, com contribuições da Huawei Noah's Ark Lab e da University of Sydney, propõe uma arquitetura de rede neural inovadora com foco no design minimalista. Esta rede, denominada VanillaNet, foi ...

O cenário é frequente: um modelo de Deep Learning apresenta performance excelente em um ambiente Jupyter Notebook, mas falha miseravelmente ao ser integrado em uma infraestrutura de produção baseada em Java ou C++. Erros de compatibilidade de drivers CUDA ou a latência excessiva do interpretador Python são obstáculos comuns. A solução industril ...

A tarefa de extrair legendas diretamente de vídeos, especialmente aquelas embutidas (também conhecidas como "hardsubs"), tem sido um obstáculo significativo para muitos. Métodos tradicionais frequentemente exigem transcrição manual, que é demorada, propensa a erros e consome recursos. Felizmente, o avanço da inteligência artificial e ...

A evolução das técnicas de substituição de rostos (face swap) migrou de processos exaustivos de treinamento, como os vistos no DeepFaceLab, para métodos de inferência direta conhecidos como "one-click swap". Essa mudança é impulsionada por tecnologias como o GHOST (Generative High-fidelity One-shot Face Swapping), que utiliza Redes Ad ...

Primeiros Passos com o ModelScope Para iniciar a participação em desafios de tradução automática, especialmente aqueles que envolvme a intervenção terminológica, é fundamental configurar um ambiente de desenvolvimento adequado. A plataforma ModelScope oferece um ambiente de notebook baseado em nuvem que simplifica esse processo, fornecendo aces ...

A Evolução da Segmentação: Por que o UIU-Net? A detecção de pequenos alvos em imagens infravermelhas representa um dos desafios mais persistentes na visão computacional. Diferente de objetos comuns, esses alvos frequentemente ocupam apenas alguns pixels, carecem de textura detalhada e estão imersos em fundos com ruído térmico complexo. Embora o ...