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title: Image Classifier Interactive2
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sdk: gradio
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# 🖼️ Sistema de Classificação de Imagens Interativo
Um sistema completo e interativo para classificação de imagens usando Deep Learning com PyTorch e Gradio.
## 🌟 Características
- **Interface Intuitiva**: Interface web fácil de usar com Gradio
- **Múltiplos Modelos**: Suporte para AlexNet, ResNet18/34/50 e MobileNetV2
- **Treinamento Personalizado**: Treine modelos com suas próprias imagens
- **Avaliação Detalhada**: Relatórios de classificação e matriz de confusão
- **Predições em Tempo Real**: Teste o modelo treinado com novas imagens
## 🚀 Como Usar
### 1. Configuração
- Defina o número de classes (2-10)
- Configure rótulos personalizados para cada classe
### 2. Upload de Dados
- Faça upload de imagens para cada classe
- Recomendado: pelo menos 10-20 imagens por classe
### 3. Treinamento
- Configure parâmetros (batch size, épocas, learning rate)
- Escolha um modelo pré-treinado
- Inicie o treinamento
### 4. Avaliação
- Visualize métricas de desempenho
- Analise a matriz de confusão
### 5. Predição
- Teste o modelo com novas imagens
- Veja as predições com níveis de confiança
## 🛠️ Tecnologias
- **PyTorch**: Framework de deep learning
- **Gradio**: Interface web interativa
- **Torchvision**: Modelos pré-treinados e transformações
- **Scikit-learn**: Métricas de avaliação
- **Matplotlib/Seaborn**: Visualizações
## 📋 Exemplos de Uso
- Classificação de animais (gatos vs cachorros)
- Reconhecimento de objetos
- Classificação de plantas/flores
- Detecção de defeitos em produtos
- Classificação de documentos
## ⚠️ Limitações
- Ambiente temporário: dados são perdidos ao reiniciar
- Recomendado para prototipagem e demonstrações
- Para uso em produção, considere salvar modelos externamente
## 📄 Licença
MIT License - veja o arquivo LICENSE para detalhes.
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💡 **Dica**: Para melhores resultados, use imagens bem organizadas e balanceadas entre as classes!
## Additional Information
- Developed by Ramon Mayor Martins (2025)
- E-mail: [[email protected]](mailto:[email protected])
- Homepage: [https://rmayormartins.github.io/](https://rmayormartins.github.io/)
- Twitter: [@rmayormartins](https://twitter.com/rmayormartins)
- GitHub: [https://github.com/rmayormartins](https://github.com/rmayormartins)
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