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Detecção de Objetos

Detecção de objetos é uma tarefa de visão computacional na qual uma rede neural profunda localiza e classifica simultaneamente cada instância de uma ou mais categorias de objetos dentro de uma imagem, produzindo uma caixa delimitadora (bounding box) e um rótulo de classe para cada objeto detectado. Detectores modernos — da família R-CNN ao YOLO e DETR — alcançam precisão próxima à humana em velocidades em tempo real em benchmarks padrão.

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Fontes

  1. Girshick, R., Donahue, J., Darrell, T., & Malik, J. (2014). Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 580–587. DOI: 10.1109/CVPR.2014.81
  2. Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 779–788. DOI: 10.1109/CVPR.2016.91

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Object Detection (Region-Based and Anchor-Free Deep Neural Network Models). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/object-detection

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Referenciado por

ScholarGateObject Detection (Object Detection (Region-Based and Anchor-Free Deep Neural Network Models)). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/deep-learning/object-detection · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026