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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.

💡 Dica: Para melhores resultados, use imagens bem organizadas e balanceadas entre as classes!

Additional Information