Aprendizado Profundo aplicado à Visão Robótica utilizando dispositivo embarcado Raspberry Pi
Resumo
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.
Referências
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Publicado
25/10/2022
Como Citar
BORDADO, Myrella A.; CARDOSO, Alisson A.; FRANCO, Ricardo A. P..
Aprendizado Profundo aplicado à Visão Robótica utilizando dispositivo embarcado Raspberry Pi. In: ESCOLA REGIONAL DE INFORMÁTICA DE GOIÁS (ERI-GO), 10. , 2022, Goiás.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2022
.
p. 82-93.
DOI: https://doi.org/10.5753/erigo.2022.227735.
