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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 ...

Introdução ao Hardware e Ambiente O Raspberry Pi 4B (4GB ou superior) é uma plataforma robusta para prototipagem de visão computacional. Para aplicações que envolvem Inteligência Artificial, como o uso de PyTorch e modelos de Deep Learning, é fundamental utilizar uma versão do sistema operacional Linux de 64 bits para garantir compatibilidade c ...

Explorando o Pipeline do YOLOv5 Esta nota aborda a análise do código-fonte do YOLOv5 e a condução de treinamentos dentro do ambiente Kaggle, focando nos módulos de detecção, validação e otimização do modelo. 1. Módulo de Detecção (detect.py) Ao executar o script de detecção com um modelo pré-treinado yolov5s.pt e imagens de exemplo, o processo ...

Estratégias de Melhoria do YOLOv5 ==================================== O framework YOLOv5 tem sido amplamente aprimorado para detectar objetos em diferentes escalas. Implementações comuns incluem a adição de uma camada de detecção adicional, resultando em um total de quatro mapas de características. Cada ponto de ancoragem pode prever três ca ...