Skip to content

Deep Learning Book

  • Início
  • Índice
  • Cursos Online
  • Contato

Deep Learning Book

Em Português, Online e Gratuito

Deep Learning Book

Capítulo 45 – Reconhecimento de Imagens com Redes Neurais Convolucionais em Python – Parte 2

by

Vamos iniciar nosso trabalho de Reconhecimento de Imagens com Redes Neurais Convolucionais em Python cuidando da nossa matéria-prima: dados. Precisamos fazer o download das imagens e organizá-las para então iniciar o trabalho.

Usaremos como fonte de dados, o famoso dataset Dogs and Cats oferecido pelo Kaggle, o portal sobre Competições de Data Science.

Você pode fazer o download das imagens neste endereço: Dogs vs. Cats. Mas nós já fizemos o download e disponibilizamos para você junto com o Jupyter Notebook no repositório deste livro aqui. Como este dataset é bastante famoso, alternativamente, você pode fazer o download oferecido pela Microsoft Research neste endereço Kaggle Cats and Dogs Dataset.

Feito o download das imagens (você vai precisar de aproximadamente 1 GB de espaço em disco para as imagens), precisamos organizar os arquivos em uma estrutura de diretórios da seguinte forma:

 

diretorios

 

Crie um diretório (por exemplo Cap45, mas pode ser o nome que você quiser). Dentro dele crie mais 3 pastas: dataset_treino, dataset_validation e dataset_teste. Não use espaços no nome e muito menos acentos nas palavras, pois isso causa diversos problemas em programação.

Dentro da pasta dataset_treino, crie mais duas pastas, cats (que vai receber as 12.500 imagens de gatos) e dogs (que vai receber as 12.500 imagens de cachorros). 

Nas pastas dataset_validation e dataset_teste não é necessário criar sub pastas e dentro delas colocaremos as 12.500 imagens de validação e 1.000 imagens de teste, respectivamente. As imagens de validação serão usadas para avaliar o modelo durante o treinamento e as imagens de teste serão usadas para avaliar o modelo depois do treinamento.

Podemos agora visualizar algumas imagens usando o Jupyter Notebook, que você encontra no repositório deste livro aqui. Caso não tenha familiaridade com o Jupyter Notebook, acesse o Capítulo 1 do curso gratuito Python Fundamentos Para Análise de Dados.

Se você criou a estrutura de diretórios de forma correta, então as seguintes células mostrarão algumas das imagens:

image1

 

image2

 

Se as imagens foram mostradas de forma correta, então os dados estão prontos para serem explorados. É o que faremos no próximo capítulo! Até lá.

Referências:

Formação Visão Computacional 4.0

Post navigation

Previous Post:

Capítulo 44 – Reconhecimento de Imagens com Redes Neurais Convolucionais em Python – Parte 1

Next Post:

Capítulo 46 – Reconhecimento de Imagens com Redes Neurais Convolucionais em Python – Parte 3

Capítulos Recentes

  • Capítulo 100 – Machine Learning – Guia Definitivo – Parte 10
  • Capítulo 99 – Machine Learning – Guia Definitivo – Parte 9
  • Capítulo 98 – Machine Learning – Guia Definitivo – Parte 8
  • Capítulo 97 – Machine Learning – Guia Definitivo – Parte 7
  • Capítulo 96 – Machine Learning – Guia Definitivo – Parte 6
  • Capítulo 95 – Machine Learning – Guia Definitivo – Parte 5
  • Capítulo 94 – Machine Learning – Guia Definitivo – Parte 4
  • Capítulo 93 – Machine Learning – Guia Definitivo – Parte 3
  • Capítulo 92 – Machine Learning – Guia Definitivo – Parte 2
  • Capítulo 91 – Machine Learning – Guia Definitivo – Parte 1

Buscar

Podcast DSA

© 2025 Data Science Academy - www.datascienceacademy.com.br