IA para reconhecer cachorros específicos

Bárbaro Conan,

A tarefa é mais desafiadora do que reconhecer as raças. O ideal nesse caso seria pegar um modelo de machine leasing capaz de fazer bem o processo de classificação de raças. A partir daí você pode fazer o que chamamos de transferência de aprendizado para ajustar esse modelo para o reconhecimento de pets. Aqui na plataforma recomendo que você busque pelos cursos da formação de pytorch que irão te ajudar a entender mais sobre esse assunto.

É o curso da Camila Laranjeira ? (algo assim, n lembro ao certo o nome dela) Eu dei uma olhada e fiz testes com modelo pronto, já usei tensorflow, pytorch e nenhum chegou a um resultado bom, a ideia do projeto era fazer algo com poucos recursos, para ser usado em petshop, veterinário, etc. Então teria que abastecer apenas algumas fotos, não posso pedir para um funcionário tirar 500 fotos de um pet pra reconhecer ele, fiz teste com até 20 fotos e essas 20 eu quadrupliquei as fotos espelhando 20 fotos, inclinando 20 fotos 10° pra esquerda e 20 fotos 10° pra direita. totalizando 80 fotos de treinamento. Ainda sim o resultado ficava incorreto e até mesmo viciado em apenas uma opção.

Sim. Eram os cursos dela. Na questão de ter poucas fotos, esse caminho que você seguiu é o padrão mesmo. Dentro da Alura acredito que não tenha nada extra para recomendar. Outra possibilidade talvez seja tentar usar a posição de certos elementos dentro da imagem, como a posição dos olhos e boca ao invés de usar a imagem toda. Um exemplo de biblioteca que pode fazer isso é a opencv. Mas como deve imaginar, o processo é bem complexo e é só uma ideia.

https://docs.opencv.org/4.x/d2/d99/tutorial_js_face_detection.html