Descrição:
Este projeto tem como objetivo a criação de um algoritmo de aprendizado de máquina capaz de classificar imagens em uma das oito categorias de desenhos animados. As categorias de desenhos incluem:
- Apenas_Um_Show
- Bob_Esponja
- Bungo_Stray_Dogs
- Kick_Buttowski
- Looney_Tunes
- Madeline
- Padrinhos_Magicos
- Pica_Pau
Para treinar e avaliar o modelo, utilizamos um dataset contendo 800 imagens de cada uma dessas categorias. O algoritmo utiliza uma arquitetura de rede neural convolucional (CNN) para extrair recursos das imagens e realizar a classificação. A precisão do modelo é avaliada usando métricas estatísticas apropriadas.
Requisitos:
Antes de executar o código, certifique-se de ter instalado as seguintes bibliotecas:
- TensorFlow
- Keras
- Matplotlib
- Scikit-Learn
- Cv2
- Numpy
- Os
- Pandas
- Spicy
- Random
Como Utilizar:
- Clone este repositório para sua máquina local.
- Certifique-se de que você possui o conjunto de dados de imagens em um diretório apropriado (por exemplo,
dataset/). - Execute o código para treinar o modelo.
Resultados:
Na versão aprimorada o modelo treinado atingiu uma acurácia média de 84% na classificação de imagens de desenhos animados. As métricas detalhadas de avaliação do modelo podem ser encontradas nos notebooks ou scripts fornecidos.
Autores:
- Camila Vanessa de Matos Sousa
- Pedro Rafael Pereira de Oliveira
Este projeto foi desenvolvido como parte da cadeira de Aprendizado de máquina, e os resultados obtidos são baseados no conjunto de dados e configurações de treinamento disponíveis. Sinta-se à vontade para contribuir, melhorar e adaptar este projeto para suas necessidades específicas.