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Aula 1: Apresentação da playlist "Análise computacional de imagens"
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Aula 2: Importância da visão computacional
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Aula 3: Entendendo o que é uma imagem.
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Aula 4a: Principais sistemas de cores
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Aula 4b: Conversão entre sistemas de cores (software R).
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Aula 5a: Manipulações básicas em imagens no software R.
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Aula 6a: Introdução - Segmentação na análise de imagens.
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Aula 6b: Segmentação na análise de imagens pelo método de Thresholding e Otsu
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Aula 6c: Estimação da área foliar por imagens (Segmentação usando modelo linear generalizado)
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Aula 6d: Estimação da área foliar por imagens (Segmentação usando Redes Neurais)
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Erro na função ImageShow do pacote OpenImageR
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Aula 6e: Segmentação na análise de imagens pelo método de agrupamento (Clusterização).
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Aula 6f: Individualização de objetos em imagens após a segmentação
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Aula 7a. Contagem, área, perímetro e comprimento por análise de imagens (Software R).
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Aula 7b: Esqueletonização e Thinning na análise de imagens (software R)
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Aula 8: Vídeos sobre Redes Neurais Artificiais.
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Aula 9a: Videos sobre Redes neurais convolucionais.
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Aula 9a: Deep Learning - Redes neurais convolucionais
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Aula 9b: Deep Learning - Redes neurais convolucionais
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Aula 9c: Deep Learning - Redes neurais convolucionais
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Aula 10a: Preparação do banco de imagens para o treinamento do Mask RCNN
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Aula 10b. Obtenção de imagens para a composição do banco de dados
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Aula 10c. Edição de imagens para a composição do banco de dados
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Aula 10d: Criação de banco de imagens sintéticos no formato COCO para treinamento de redes neurais
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Aula 10e: Treinamento por Mask-RCNN com o google colab
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Aula11a. Taxa de perda (Loss) em redes neurais convolucionais
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Aula 12a. Avaliadores da qualidade de classificação por redes neurais convolucionais
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Aula 13a. Comparação entre metodologias envolvendo redes neurais convolucionais.
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