Mudanças entre as edições de "Projeto - Desenvolvimento de uma base de imagens de placas de sinalização"
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* [http://deeplearning.net/datasets/ Datasets do site DeepLeaning] | * [http://deeplearning.net/datasets/ Datasets do site DeepLeaning] | ||
| − | Lista extensa de datasets e seus links de redirecionamento | + | Lista extensa de datasets e seus links de redirecionamento, que são usados para o propósito de machine learning, bases de qualquer tipo: músicas, imagens, rostos, etc. Estas podem ser usadas para estudo, principalmente a [http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech256/ caltech256], uma base de imagens que classifica 30607 imagens em 256 categorias diferentes. |
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Edição das 17h53min de 16 de maio de 2018
Esta é a página do projeto Desenvolvimento de uma base de imagens de placas de sinalização de trânsito para sistemas de reconhecimento automático. O projeto foi submetido e aprovado na Chamada interna nº 13/2018 do campus São José.
- Equipe
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- Coordenador: Diego da Silva de Medeiros <diegomedeiros@ifsc.edu.br>
- Membro: Deise Monquelate Arndt <deise.arndt@ifsc.edu.br>
- Membro: Mathias Silva da Rosa <mathiassilva4@gmail.com>
- Aluno bolsista: Guilherme Fleiger Felipe <guilhermefliegerfelipe@gmail.com>
- Aluno voluntário: Augusto Gil de Oliveira <augusto.o@aluno.ifsc.edu.br>
- Trabalho de Conclusão de Curso - Mathias Silva da Rosa
Brainstorm parâmetros da base de dados
- Ângulo da câmera
- Resolução da imagem
- Hora do dia
- Ação do farol nas placas de transito
- Condições climáticas
- Placas degradadas e sujas
- Objetos de cor e formato semelhantes na mesma imagem
- Distância
- Velocidade de apoximação
Material de referência para o banco de imagens
Exemplo de banco de imagens
Banco de imagens com caixas delimitadoras e anotações para definição da posição e reconhecimento de diversos objetos. (Conferir a aba "extra" no site, lá é mostrado alguns projetos que utilizaram a base de dados)
Lista extensa de datasets e seus links de redirecionamento, que são usados para o propósito de machine learning, bases de qualquer tipo: músicas, imagens, rostos, etc. Estas podem ser usadas para estudo, principalmente a caltech256, uma base de imagens que classifica 30607 imagens em 256 categorias diferentes.