Como construir uma rede neural para traduzir linguagem

Como construir uma rede neural para traduzir linguagem

Isso possibilita tecnologias como filtros divertidos de bate-papo por vídeo, autenticador facial do seu dispositivo móvel, e carros autônomos.

Introdução

Visão computacional é um subcampo da ciência da computação que visa extrair um entendimento de ordem superior de imagens e vídeos. Isso possibilita tecnologias como filtros divertidos de bate-papo por vídeo, autenticador facial do seu dispositivo móvel, e carros autônomos.

Neste tutorial, você utilizará a visão computacional para construir um tradutor da Linguagem Americana de Sinais para sua webcam. Ao trabalhar ao longo do tutorial, você usará o [OpenCV](https://pypi.org/project/opencv-python/), uma biblioteca de visão computacional, o [PyTorch](https://pytorch.org/) para construir uma rede neural profunda e o [onnx](https://onnx.ai/) para exportar sua rede neural. Você também aplicará os seguintes conceitos ao construir uma aplicação de visão computacional:

  • Você usará o mesmo método de três passos conforme utilizado no tutorial How To Apply Computer Vision to Build an Emotion-Based Dog Filter: pré-processar um dataset, treinar um modelo e avaliar o modelo.
  • Você também expandirá cada um desses passos: empregar aumento de dados para o tratamento de mãos rotacionadas ou não centralizadas, alterar as programações das taxas de aprendizagem para melhorar a precisão do modelo, e exportar modelos para maior velocidade de inferência.
  • Ao longo do caminho, você também explorará conceitos relacionados ao aprendizado de máquina.

Ao final deste tutorial, você terá tanto um tradutor da Linguagem Americana de Sinais quanto um conhecimento básico de deep learning (aprendizado profundo). Você também pode acessar o código-fonte completo para este projeto.

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