E aí, galera! Hoje vou compartilhar uma experiência meio doida que tive e que, no fim das contas, rendeu uns aprendizados interessantes. O título já entrega: “lutadores pelados”. Calma, não é nada do que vocês estão pensando! 😂
Tudo começou quando me deparei com um problema específico no meu projeto pessoal. Precisava de um jeito de comparar duas imagens, mas não da forma tradicional, pixel por pixel. Queria algo que fosse mais robusto, que levasse em conta semelhanças estruturais, sabe? Tipo, se duas imagens tivessem um cara lutando, mesmo que o ângulo fosse diferente, o programa identificasse a semelhança.
Pesquisei pra caramba, li artigos e mais artigos, e acabei topando com umas técnicas de visão computacional que usam redes neurais convolucionais (CNNs) pra extrair features das imagens. A ideia era treinar uma rede pra reconhecer padrões e, depois, usar essas features pra comparar as imagens.
Comecei a fuçar no TensorFlow e no Keras. Pra quem não tá ligado, são bibliotecas do Python que facilitam a vida de quem trabalha com machine learning. Montei um script básico pra carregar as imagens, pré-processá-las (redimensionar, normalizar, etc.) e passar pela rede. A primeira tentativa foi um desastre! As features extraídas eram totalmente aleatórias, e as comparações não faziam o menor sentido.
Aí que veio a parte dos “lutadores pelados”. 😂 Pra testar a parada, resolvi usar um dataset de imagens de lutadores de MMA. Mas, como sou meio estabanado, acabei baixando um dataset que tinha… bem, digamos que tinha algumas imagens “explícitas”. 😅
No começo, fiquei meio constrangido, claro. Mas depois pensei: “Quer saber? Vou usar essas imagens mesmo! Se a rede conseguir identificar padrões nessas situações, vai conseguir identificar padrões em qualquer coisa!”.
E não é que deu certo? 🤯 Depois de alguns ajustes na arquitetura da rede e de um bom tempo treinando, a parada começou a funcionar. As features extraídas passaram a representar de fato as características das imagens, e as comparações ficaram bem mais precisas.
- Primeiro, baixei um dataset de imagens (com lutadores e… outras coisas 😂).
- Depois, criei um script em Python com TensorFlow e Keras pra carregar, pré-processar e passar as imagens por uma rede neural.
- Ajustei a arquitetura da rede e treinei por um bom tempo.
- Por fim, usei as features extraídas pra comparar as imagens e ver se a parada estava funcionando.
Claro, o código não ficou perfeito de primeira. Tive que ajustar os hiperparâmetros da rede (taxa de aprendizado, tamanho do batch, etc.), experimentar diferentes funções de ativação e de loss, e monitorar as métricas de treinamento (precisão, recall, F1-score) pra ver se a parada estava convergindo.
No fim das contas, aprendi um monte sobre visão computacional, redes neurais e, principalmente, sobre a importância de ter uma boa variedade de dados de treinamento. E, claro, aprendi também a ter mais cuidado com os datasets que baixo! 😂
O resultado final foi um script que conseguia comparar imagens com uma precisão razoável, mesmo que elas tivessem ângulos diferentes, iluminação diferente ou pequenas variações na composição. Não é a solução perfeita, mas já me quebra um galhão no meu projeto. E, quem sabe, um dia eu não aprimoro ainda mais!
E vocês, já passaram por alguma situação parecida? Compartilhem suas histórias nos comentários! 😉
