Classificação automática de imagens utilizando redes neurais convolucionais MobileNet

Este trabalho apresenta uma implementação da arquitetura MobileNet para classificação automática de imagens, com foco específico no reconhecimento de felinos domésticos. O estudo utilizou um modelo MobileNet pré-treinado na base de dados ImageNet, aplicando-o na classificação de uma imagem de um gato persa. A metodologia envolveu o carregamento e pré-processamento da imagem, seguido pela aplicação do modelo de deep learning para obtenção das predições. Os resultados demonstraram precisão na classificação, com 90,97% de confiança para a classe "Persian_cat", evidenciando a eficácia das redes neurais convolucionais móveis para tarefas de visão computacional. O estudo confirma a aplicabilidade das arquiteturas MobileNet em cenários reais de classificação de imagens, oferecendo uma solução computacionalmente eficiente para dispositivos com recursos limitados. A pesquisa contribui para a compreensão das capacidades e limitações dos modelos de deep learning em tarefas de reconhecimento visual automatizado.