Esse repositório se dedica aos arquivos relacionados ao projeto final da disciplina de Visão Computacional, do Programa de Mestrado em Ciência da Computação da Universidade Federal de Santa Catarina.
O objetivo do projeto é detectar núcleos celulares em imagens de microscopia, pigmentados com coloração de Feulgen, e classificá-los em 8 categorias distintas. Para tal, duas diferentes abordagens foram utilizadas: uma com ferramentas clássicas de visão computacional, e outra via fine-tuning de YOLO v8, uma rede neural consolidada na tarefa de detecção de objetos.
Os notebooks podem ser executados individualmente, sem qualquer instalação adicional, no Google Colab. Para tal, abra o arquivo e clique no link "Open in Colab".
- Ferramentas clássicas de visão computacional: Disponível em
notebooks/Abordagem_Clássica.ipynb. - Redes Neurais - YOLOv8: Disponível em
notebooks/YOLO_Detecção_Objetos.ipynb.
No diretório models encontra-se o modelo treinado YOLO serializado, além de outros arquivos gerados durante o treinamento.
O vídeo de apresentação do trabalho está disponível em https://youtu.be/6FSSrGn45xQ.
O Dataset utilizado pode ser baixado em https://arquivos.ufsc.br/d/7e7ac2f498df4cf9aa7d/. Não é necessário fazer download do dataset para executar os notebooks.
O exemplo abaixo mostra duas imagens do conjunto de teste e as respectivas predições do modelo YOLOv8. Mais exemplos (incluindo perdições da abordagem clássica) estão disponíveis nos notebooks.
