FLODNet - Detecção e reconhecimento de objetos em dispositivos de baixa especificação: um estudo de caso em classificação de alimentos - de Oliveira, B. A. G.; Ferreira, F. M. F.; Martins, C. A. P. S. (Anais do Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica da SBC (CTIC-SBC); 2018: Anais do XXXVII Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica da SBC, 2018)
A capacidade intrínseca dos humanos de detectar, diferenciar e classificar rapidamente os objetos nos permite tomar decisões rápidas em relação ao que é visto. Aplicações podem se beneficiar de detecção rápida e leve de objetos para imagens ou vídeos. Embora, nos últimos 5 anos, o setor de tecnologia tenha apresentado dispositivos com recursos de processamento e armazenamento impressionantes, os métodos de detecção e reconhecimento de objetos geralmente requerem alto poder de processamento e/ou grande disponibilidade de armazenamento, tornando difícil para os dispositivos com recursos restritos realizar a detecção e reconhecimento em tempo real sem uma conexão com um servidor. O modelo apresentado neste documento requer apenas 95 megabytes de armazenamento e a execução requer 113 ms em média por imagem em CPU de um laptop, tornando-o adequado para dispositivos que podem ser usados em qualquer lugar.