Ao contrário de métodos tradicionais, que utilizam várias etapas para essa tarefa, o YOLO realiza tudo em apenas uma etapa, o que o torna extremamente eficiente e veloz.
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O funcionamento do YOLO é baseado em dividir a imagem em uma grade de células e, para cada célula, prever um retângulo que envolve o objeto detectado, junto com a probabilidade de pertencer a uma classe específica. Com essa abordagem, o algoritmo pode identificar objetos rapidamente, tornando-o ideal para aplicações como vigilância, carros autônomos e muito mais.
O YOLO tem sido amplamente utilizado em diversas áreas graças à sua eficiência e precisão. Suas aplicações vão desde sistemas de segurança até reconhecimento de gestos em transmissões ao vivo. As versões aprimoradas do YOLO, como YOLOv2, YOLOv3 e YOLOv4, continuam a evoluir, proporcionando ainda mais eficiência e desempenho nessa tarefa fundamental de detecção de objetos.
Referências Bibliográficas:
- Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).
- Bochkovskiy, A., Wang, C. Y., & Liao, H. Y. M. (2020). YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection. arXiv preprint arXiv:2004.10934.
*O texto desta matéria foi parcialmente gerado pelo ChatGPT, um modelo de linguagem baseado em inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI. As entradas de texto foram criadas pelo Curto News e as respostas intencionalmente reproduzidas na íntegra. As respostas do ChatGPT são geradas automaticamente e não representam opiniões da OpenAI ou de pessoas associadas ao modelo. Toda a responsabilidade pelo conteúdo publicado é do Curto News.
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