Detecção de Objetos em Tempo Real

Problema

Exploração acadêmica de visão computacional em tempo real: um modelo de detecção leve conseguiria identificar objetos e pessoas em um stream de vídeo ao vivo com rapidez suficiente para ser útil na prática, sem exigir um pipeline de produção dependente de GPU?

Solução

Um pipeline de detecção em tempo real usando YOLOv4-Tiny sobre o framework Darknet, configurado com o dataset COCO, desenhando caixas delimitadoras com rótulos de classe e pontuações de confiança sobre um feed de vídeo ao vivo via OpenCV.

Arquitetura

O Darknet carrega a configuração do YOLOv4-Tiny e os pesos pré-treinados; o OpenCV cuida da captura de vídeo, do pré-processamento dos quadros e da renderização das sobreposições de detecção (caixas delimitadoras, nomes de classe, pontuações de confiança) de volta em cada quadro.

Desafios

• —Equilibrar velocidade de inferência e precisão de detecção ao escolher a variante -Tiny do modelo
• —Ajustar os limiares de confiança para reduzir falsos positivos em um feed de câmera ao vivo
• —Trabalhar dentro do fluxo orientado a configuração do Darknet, em vez de um loop de treinamento nativo em Python

Aprendizados

• —Entendimento prático dos trade-offs de detectores de estágio único (velocidade vs. precisão)
• —Como a escolha do tamanho do modelo (Tiny vs. YOLOv4 completo) impacta diretamente a viabilidade em tempo real
• —Experiência prática com o stack clássico de visão computacional Darknet/OpenCV