YOLOv9: O Novo Estado da Arte para Detecção de Objetos

Aprenda a usar a YOLOv9 para detecção de objetos. - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🚨 Essa aula pertence ao meu treinamento "Especialização em Visão COmputacional". Para se inscrever no curso, clique no link abaixo: 🔗 https://escola.sigmoidal.ai/especializacao-em-visao-computacional/?utm_source=youtube&utm_campaign=yolov9 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - A detecção de objetos é uma tarefa fundamental em visão computacional, e tem visto um progresso extraordinário devido ao avanço dos modelos de deep learning. Nesse escopo de problemas, a família YOLO (You Only Look Once) se destaca na vanguarda, reconhecida por sua excepcional velocidade de inferência em tempo real e precisão. Se você ainda estava absorvendo e testando as aplicações da YOLOv8, eu tenho uma novidade para você. De maneira quase que inesperada, fomos presenteados em fevereiro com a novidade de uma YOLOv9 - possivelmente assumindo a posição de modelo no estado da arte. 👁️🗨️ CÓDIGOS E MATERIAIS DA AULA: https://colab.research.google.com/github/carlosfab/visao-computacional/blob/main/notebooks/modulo-complementar/yolov9_deteccao_de_objetos.ipynb Siga o meu perfil em todas as redes - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 📍 INSTAGRAM: https://www.instagram.com/carlos_melo.py/ 📍 LINKEDIN: http://linkedin.com/in/carlos-melo-data-science/ 📍 GITHUB: http://github.com/carlosfab 📍 TWITTER: http://twitter.com/carlos_melo_py 📍 BLOG: https://sigmoidal.ai?utm_source=youtube&utm_medium=social&utm_campaign=yolov9