
Este estudo apresenta a implementação de um pipeline para carregamento, manipulação e visualização de dados do Dataset COCO (Common Objects in Context), utilizando Python como linguagem de programação. O COCO é um dos conjuntos de dados mais amplamente utilizados em visão computacional, contendo imagens anotadas com detecções de objetos e segmentações. A análise e visualização dessas anotações são fundamentais para a compreensão e o desenvolvimento de modelos baseados em aprendizado de máquina.
Neste trabalho, demonstramos como carregar imagens e anotações do COCO, extrair e exibir informações sobre objetos detectados, incluindo bounding boxes e segmentações, utilizando as bibliotecas OpenCV, NumPy, Matplotlib e PyCOCOTools. A implementação permite a seleção aleatória de imagens do conjunto de validação e a sobreposição de suas respectivas anotações, possibilitando uma exploração visual intuitiva dos dados. Esse estudo serve como base para aplicações avançadas em detecção de objetos, segmentação de instâncias e aprendizado profundo.
Número de páginas | 107 |
Edición | 1 (2025) |
Formato | A5 (148x210) |
Acabado | Tapa blanda (con solapas) |
Tipo de papel | Estucado Mate 90g |
Idioma | Portugués |
¿Tienes alguna queja sobre ese libro? Envía un correo electrónico a [email protected]
Haz el inicio de sesión deja tu comentario sobre el libro.