Vou treinar modelo de detecção de objetos yolo com tensorflow keras pytorch opencv streamlit

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O QUE POSSO CONSTRUIR

- Modelos personalizados de detecção de objetos YOLO v5, v8, v9, v11

- Classificação de imagens usando arquiteturas CNN, ANN, MLP

- Treinamento e ajuste fino de modelos TensorFlow e Keras

- Desenvolvimento e otimização de modelos personalizados PyTorch

- Sistemas de detecção e reconhecimento facial

- Pipelines de detecção, segmentação e rastreamento de objetos

- Soluções de processamento de imagem e vídeo com OpenCV

- Implantação de aplicativos web Streamlit para qualquer modelo de ML ou DL

- RNN, LSTM para tarefas sequenciais e séries temporais

- Implementações de deep learning baseadas em pesquisa

O QUE VOCÊ RECEBE

- Modelo totalmente treinado com métricas de precisão e perda

- Código fonte limpo, bem estruturado e documentado

- Interface Streamlit para previsões em tempo real

FERRAMENTAS E FRAMEWORKS

- YOLO v5/v8/v9/v11, TensorFlow, Keras, PyTorch

- OpenCV, CNN, RNN, RCNN, Faster RCNN, Mask RCNN

- Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib - Streamlit, Gradio, Jupyter, Google Colab

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