Aprendizado Profundo aplicado à Visão Robótica utilizando dispositivo embarcado Raspberry Pi - Bordado, Myrella A.; Cardoso, Alisson A.; Franco, Ricardo A. P. (Anais da Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO); 2022: Anais da X Escola Regional de Informática de Goiás, 2022)
Devido a grande quantidade de dados que surgiram, juntamente com a evolução das Unidades de Processamento Gráfico (GPU), tornou-se possível desenvolver algoritmos com maior desempenho e acurácia, baseados em aprendizado profundo. Este trabalho realiza o treinamento do modelo YOLOv5 utilizando um conjunto de dados de visão robótica ARID, com o intuito de abordar o problema de detecção de objetos em um ambiente doméstico em conjunto com a limitação de recursos do sistema embarcado Raspberry Pi. Os resultados mostram que o modelo YOLOv5 possui alta precisão para a detecção de objetos utilizando visão robótica e possui versões que possibilitam a execução em dispositivos embarcados de baixo custo, quando comparados à dispositivos embarcados com GPU.