Curso de Visão Computacional Subaquática

Neste curso livre você aprende a ensinar máquinas a enxergar debaixo d'água. Você vai entender como a absorção e o espalhamento definem as imagens subaquáticas, como lidar com câmeras, caixas estanques, iluminação e calibração abaixo da superfície, como correção de cor, remoção de névoa, realce de contraste e redução de ruído melhoram a qualidade da imagem, como se treinam redes neurais convolucionais para detecção e segmentação com conjuntos de dados rotulados, aumento de dados e transfer learning, e como visão estéreo, fotogrametria, mosaicos e fusão câmera-sonar apoiam a reconstrução 3D e a navegação de robôs.

O diferencial deste curso: o foco nos desafios específicos de turbidez, absorção da luz e escassez de dados rotulados; o trabalho com ferramentas abertas como Python, OpenCV e bibliotecas de deep learning; aplicações variadas em monitoramento da biodiversidade, inspeção e navegação de robôs; a cobertura da fotogrametria 3D subaquática e da reconstrução do fundo do mar; um formato ágil de cinco módulos voltados para a aplicação; e um caso prático em que você desenvolve um detector com imagens subaquáticas reais.