Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

Computadores não 'veem' fotos como nós; eles processam matrizes tridimensionais de pixels de cores (RGB). As Redes Neurais Convolucionais revolucionaram a visão computacional ao aplicar filtros matemáticos que aprendem a extrair bordas, texturas e padrões espaciais invariantes a escala e translação.

1. Mecânica das Redes Convolucionais (CNNs)

Operações espaciais essenciais:

• Convoluções: Filtros (kernels) de 3x3 que deslizam pela imagem calculando produtos escalares locais para detectar características visuais;
• Pooling (Max Pooling): Reduz a resolução espacial da imagem retendo apenas as ativações mais fortes, diminuindo custos e conferindo invariância espacial;
• Aumento de Dados (Data Augmentation): Aplicação de rotações, cortes e variações de iluminação para multiplicar a diversidade do dataset e evitar overfitting;
• Modelos de Detecção (YOLO): Algoritmos em tempo real que localizam caixas delimitadoras (bounding boxes) e identificam classes simultaneamente.

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