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README.md
Classificação de Rostos de Animais de Estimação
Trabalho de laboratório do Currículo de IA para Iniciantes.
Tarefa
Imagine que precisa desenvolver uma aplicação para um berçário de animais de estimação para catalogar todos os animais. Uma das grandes funcionalidades de tal aplicação seria identificar automaticamente a raça a partir de uma fotografia. Isto pode ser feito com sucesso utilizando redes neuronais.
Precisa treinar uma rede neuronal convolucional para classificar diferentes raças de gatos e cães utilizando o dataset Pet Faces.
O Dataset
Vamos utilizar o Oxford-IIIT Pet Dataset, que contém imagens de 37 raças diferentes de cães e gatos.
Para descarregar o dataset, utilize este trecho de código:
!wget https://thor.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/images.tar.gz
!tar xfz images.tar.gz
!rm images.tar.gz
Nota: As imagens do Oxford-IIIT Pet Dataset estão organizadas por nome de ficheiro (por exemplo, Abyssinian_1.jpg, Bengal_2.jpg). O notebook inclui código para organizar estas imagens em subdiretórios específicos de cada raça para facilitar a classificação.
Notebook Inicial
Comece o laboratório abrindo PetFaces.ipynb
Conclusão
Conseguiu resolver um problema relativamente complexo de classificação de imagens do zero! Havia bastantes classes, e ainda assim conseguiu obter uma precisão razoável! Também faz sentido medir a precisão top-k, porque é fácil confundir algumas classes que não são claramente diferentes, mesmo para seres humanos.
Aviso:
Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA Co-op Translator. Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original na sua língua nativa deve ser considerado a fonte autoritária. Para informações críticas, recomenda-se uma tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução.