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| | title: YOLO-Detection-Transfer Learning |
| | emoji: 🚀 |
| | colorFrom: red |
| | colorTo: red |
| | sdk: docker |
| | app_port: 8501 |
| | tags: |
| | - streamlit |
| | pinned: false |
| | short_description: Streamlit template space |
| | license: mit |
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| | # YOLO Detection & Transfer Learning |
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| | Este projeto é uma aplicação Streamlit para detecção de objetos utilizando o modelo YOLOv3-Tiny com OpenCV DNN. O projeto está configurado para ser executado localmente ou no Hugging Face Spaces via Docker. |
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| | ## 🚀 Funcionalidades |
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| | - Detecção de objetos em tempo real via Webcam usando WebRTC (vídeo) ou Snapshot (foto). |
| | - Modo Snapshot: Alta estabilidade para uso em nuvem e redes com restrições. |
| | - Suporte a 80 classes do dataset COCO. |
| | - Interface amigável com Streamlit. |
| | - Configuração via variáveis de ambiente. |
| | - Suporte a Git LFS para arquivos de pesos do modelo. |
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| | ## 🛠️ Instalação |
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| | ### Pré-requisitos |
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| | - Python 3.9+ |
| | - Git LFS |
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| | ### Passo a Passo |
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| | 1. **Clone o repositório:** |
| | ```bash |
| | git clone https://huggingface.co/spaces/PedroM2626/YOLO-Detection-Transfer_Learning |
| | cd YOLO-Detection-Transfer_Learning |
| | ``` |
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| | 2. **Instale o Git LFS e puxe os arquivos grandes:** |
| | ```bash |
| | git lfs install |
| | git lfs pull |
| | ``` |
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| | 3. **Crie um ambiente virtual e instale as dependências:** |
| | ```bash |
| | python -m venv venv |
| | source venv/bin/activate # No Windows: venv\Scripts\activate |
| | pip install -r requirements.txt |
| | ``` |
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| | 4. **Configure as variáveis de ambiente:** |
| | Copie o arquivo `.env.example` para `.env` e ajuste se necessário. |
| | ```bash |
| | cp .env.example .env |
| | ``` |
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| | ## 💻 Uso |
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| | Para rodar a aplicação localmente: |
| | ```bash |
| | streamlit run streamlit_app.py |
| | ``` |
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| | ## 🧪 Testes |
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| | O projeto inclui testes unitários, de integração e de aceitação. |
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| | Para executar os testes: |
| | ```bash |
| | pytest |
| | ``` |
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| | ## 📁 Estrutura do Projeto |
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| | - `models/`: Contém os arquivos de configuração, pesos e nomes das classes do YOLO. |
| | - `tests/`: Testes automatizados. |
| | - `streamlit_app.py`: Interface principal da aplicação. |
| | - `yolo_inference.py`: Lógica de inferência do modelo. |
| | - `Dockerfile`: Configuração para deploy no Hugging Face Spaces. |
| | - `.env.example`: Modelo de variáveis de ambiente. |
| | - `.gitattributes`: Configuração do Git LFS. |
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| | ## 📄 Licença |
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| | Este projeto está sob a licença MIT. Veja o arquivo [LICENSE](LICENSE) para mais detalhes. |
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