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Data · dataset · 2026

Código-fonte e dados experimentais para redução do desbalanceamento de classes na detecção de EPI por meio de um pipeline híbrido de aumento de dados

Listed in REDU - Unicamp Institutional Research Data Repository

Este repositório contém os materiais utilizados no estudo de um pipeline híbrido de aumento de dados para a redução do desbalanceamento de classes em conjuntos de dados destinados à detecção de Equipamentos de Proteção Individual (EPI).

Description

O pipeline híbrido combina técnicas de aumento de dados online e offline, sendo o aumento de dados offline aplicado de forma direcionada às imagens que contêm instâncias de classes minoritárias.

Os materiais estão organizados nas seguintes categorias: Código-fonte Código-fonte para a aplicação do aumento de dados offline direcionado às imagens que contêm instâncias de classes minoritárias; Código-fonte para a preparação dos conjuntos de dados e para a execução dos procedimentos de validação cruzada; Código-fonte para o treinamento dos modelos YOLOv11, YOLOv12, YOLOv13 e YOLO26; Arquivos YAML contendo configurações da arquitetura YOLOv11 com os backbones Swin Transformer e ConvNeXt.

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Dados experimentais Conjuntos de dados utilizados nos experimentos; Conjuntos de dados contendo as imagens após a aplicação do aumento de dados offline; Arquivos de texto contendo as divisões dos conjuntos de dados utilizadas nas etapas de treinamento e validação da validação cruzada. Nota: Os materiais utilizados neste estudo não podem ser disponibilizados no momento, uma vez que os artigos relacionados ainda não foram publicados.

Após a publicação dos trabalhos, os materiais serão disponibilizados neste repositório. Para mais informações, entre em contato com os responsáveis pelo projeto.

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Where it is published

Catalogue records · 1

Topics

Provenance · 1 source records, 7 field assertions
SourceKeyLast seenRaw
REDU - Unicamp Institutional Research Data Repositorydoi:10.25824/redu/5KWYRS5 d agoJSON v1
FieldAssertionExtractorEvidence
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