A detecção de objetos tem muitas aplicações práticas, como:
* Identificação de objetos em uma imagem (por exemplo, cães, edifícios, carros)
* Reconhecimento facial com caixas delimitadoras em torno dos rostos
* Monitoramento de distanciamento social para contar pessoas em uma multidão e medir distâncias
* Controle de qualidade industrial para inspecionar produtos fabricados e identificar defeitos
* Carros autônomos analisando feeds de vídeo para identificar e responder ao ambiente
Para realizar detecção de objetos, é necessário seguir os seguintes passos:
1. Coletar dados de diversas fontes (por exemplo, dados empresariais existentes, dados de código aberto, Amazon Mechanical Turks, serviços de rotulagem de imagem da AWS)
2. Preparar os dados rotulando imagens com coordenadas de caixa delimitadora que especificam o que está presente na imagem e onde está localizado
O objetivo da detecção de objetos é identificar o que está presente em uma imagem e onde está localizado. Isso pode ser feito treinando uma rede neural profunda com dados preparados e usando o modelo treinado para identificar objetos em novas imagens.
TensorFlow é um framework de aprendizado profundo que usa tensores para rastrear e manipular dados de forma eficiente. Para realizar detecção de objetos com TensorFlow, você precisa:
* Usar um modelo pré-treinado
* Enviar dados de entrada para o modelo
* Gerar previsões
* Usar TensorFlow para realizar a tarefa
TensorFlow é uma escolha popular para detecção de objetos devido à sua eficiência e facilidade de uso. Além disso, a plataforma fornecida pelo TensorFlow Model Garden oferece modelos pré-treinados para detecção de objetos que podem ser facilmente importados e utilizados.
Para preparar a detecção de objetos, você precisa clonar o repositório do TensorFlow Model Garden e instalar o TensorFlow 2.2. Em seguida, você pode importar as funções auxiliares necessárias e criar uma função auxiliar para pré-processar a imagem. Em seguida, você pode carregar um modelo pré-treinado e executar a detecção de objetos em imagens de teste.
A detecção de objetos em tempo real é uma tecnologia poderosa que tem muitas aplicações práticas e pode ser facilmente implementada com o uso de frameworks como TensorFlow.