
Este estudo apresenta a aplicação da técnica de classificação Zero-Shot no contexto da visão computacional, utilizando o modelo BLIP (Bootstrapping Language–Image Pretraining) programado em Python. O aprendizado Zero-Shot é uma abordagem avançada que permite a categorização de imagens sem a necessidade de exemplos rotulados previamente, sendo especialmente útil em cenários com ampla variedade de classes ou escassez de dados anotados. Neste trabalho, exploramos como o modelo BLIP pode ser empregado para realizar inferência sem treinamento supervisionado específico, associando descrições textuais a imagens por meio de uma arquitetura de aprendizado multimodal. A versatilidade do BLIP o torna uma ferramenta poderosa tanto para geração de legendas quanto para tarefas de correspondência texto-imagem, demonstrando seu potencial em aplicações de visão computacional e inteligência artificial.
Número de páginas | 107 |
Edición | 1 (2025) |
Formato | A5 (148x210) |
Acabado | Tapa blanda (con solapas) |
Tipo de papel | Estucado Mate 90g |
Idioma | Portugués |
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