🧠 Experimentos_vc

Bem-vindo ao repositório Experimentos_vc, dedicado à análise de algoritmos existentes de detecção, rastreamento e reconhecimento de objetos e pessoas. O objetivo principal é avaliar qual desses algoritmos é o mais adequado para ser implementado visando a competição @home.

🥡 Contexto

O I-ZAK é um robô do Garagino, desenvolvido para ser o representante do C.E.S.A.R., e essa linha de pesquisa tem como objetivo desenvolver a percepção do robô.

🍁 Algoritmos em Análise

Neste repositório, estamos focando na análise do algoritmo YOLO (You Only Look Once). O YOLO é conhecido por sua eficiência e precisão na detecção de objetos em tempo real, tornando-o uma escolha promissora para aplicações robóticas.

🤔 Metodologia

A análise do YOLO será conduzida usando um dataset exclusivo do laboratório. Este dataset contém uma variedade de objetos e cenários que são representativos das situações encontradas na competição @home. A metodologia da análise incluirá:

Treinamento do YOLO: O algoritmo YOLO será treinado no dataset exclusivo para aprender a detectar objetos e pessoas.
Avaliação de Desempenho: O desempenho do YOLO será avaliado usando métricas como precisão, revocação e F1-score. Além disso, será criada uma matriz de confusão para entender onde o YOLO comete mais erros.
Comparação com Outros Algoritmos: Embora o foco principal seja o YOLO, também podemos considerar a comparação com outros algoritmos de detecção, rastreamento e reconhecimento, se aplicável.
Otimização e Ajustes: Com base nos resultados iniciais, podem ser realizados ajustes e otimizações no YOLO para melhorar seu desempenho em cenários específicos.

🤝 Como Contribuir?

Aceitamos contribuições de outros pesquisadores e desenvolvedores interessados em melhorar a análise e a implementação do YOLO ou explorar outros algoritmos. Para contribuir, siga estas etapas:

Faça um fork deste repositório.
Crie uma branch para sua contribuição.
Faça as alterações ou adições necessárias.
Envie um pull request.

📫 Contato

Se tiver alguma dúvida ou sugestão, sinta-se à vontade para entrar em contato conosco. Agradecemos por contribuir para o sucesso do I-ZAK e poder estudar a competição @home, avançando na pesquisa em detecção, rastreamento e reconhecimento de objetos e pessoas.