Ciências Exatas e da Terra
Ciência da Computação
Resumo
O objetivo principal neste trabalho é verificar se modelos de deep learning de visão computacional para classificação entre cachorros e gatos é aplicável para imagens capturadas no cotidiano. A partir de pesquisas na internet e em artigos científicos, foram identificados diversos modelos de inteligência artificial, como os apresentados por Brownlee (2019), propostos para a quebra do Captcha Asirra (ELSON; HOWELL; SAUL, 2007) e em resposta à competição do Kaggle (2014). Entretanto, tais modelos são treinados com um conjunto de dados específico não sendo necessariamente úteis para a classificação de imagens não padronizadas. Neste trabalho foram identificados e verificados modelos de "deep learning", que é uma ferramenta gráfica de software desenvolvida para validação da aplicabilidade de um modelo que utiliza transferência de aprendizado em imagens de cachorros e gatos obtidas no dia a dia. Espera-se que a ferramenta desenvolvida, que incorpora o conhecimento adquirido nas tecnologias e conceitos estudados, possa ser aplicada na classificação e distinção em outros contextos.
Palavras-chave: Deep learning, Visão computacional, Transferência de aprendizado