Redes neurais convolucionais e segmentação de imagens : uma revisão bibliográfica.

Abstract

No mundo atual, o uso de redes neurais para interpretar dados é cada vez mais comum. Redes Convolucionais são um tipo especializado de rede neural, capaz de interpretar imagens como dados de entrada. Essa poderosa ferramenta, é tradicionalmente aplicada em problemas de classificação, sendo utilizada por grandes empresas. Sua existência é devida entre outros à uma série de contribuições feitas pela comunidade científica ao longo das últimas décadas. Hoje, através de pesquisa bibliográfica, é possível conhecer a sua história e compreender a função das diferentes camadas que compõem essas redes: camadas de convolução, ReLU, pooling e as camadas totalmente conectadas. Essas últimas, num passado recente, ao serem substituídas por outra camada de convolução, deram origem às Redes Totalmente Convolucionais, capazes de segmentar imagens no estado da arte, possibilitando novas aplicações, como na visão de carros autônomos.