Update README.md

README.md

@@ -1,20 +1,16 @@
----
-title: InstanceSegmentation
-emoji: ⚡
-colorFrom: blue
-colorTo: indigo
-sdk: gradio
-sdk_version: 5.29.1
-app_file: app.py
-pinned: false
-license: apache-2.0
----
-widget:
-  - open_in: spaces
-    repo: vncgabriel/InstanceSegmentation
----
+# Segmentação de Instâncias de Jogadores
 
-# Demo interativa
+Este repositório contém um modelo **U-Net** pré-treinado para segmentação de instâncias de jogadores de futebol. O modelo foi treinado para produzir máscaras binárias destacando jogadores (classe `"player"`) em relação ao fundo. 
+
+## Arquivos
+
+- **`config.json`**: configurações do modelo (arquitetura, canais, classes):contentReference[oaicite:15]{index=15}.
+- **`pytorch_model.bin`**: pesos treinados da rede U-Net:contentReference[oaicite:16]{index=16}.
+- **`inference.py`**: define e carrega o modelo UNet, com funções `load_model` e `predict` para inferência:contentReference[oaicite:17]{index=17}:contentReference[oaicite:18]{index=18}.
+- **`app.py`**: interface web Gradio para fazer upload de imagens e visualizar a segmentação resultante.
+- **`requirements.txt`**: dependências Python necessárias (torch, gradio, etc.).
+
+## Uso
+
+Para testar o modelo no Hugging Face Spaces, acesse o demo e faça upload de uma imagem; em seguida, clique em *Enviar*. A máscara predita aparecerá à direita. O modelo já inclui todas as dependências no arquivo `requirements.txt` e não exige downloads adicionais manuais. 
 
-Experimente nosso modelo via Gradio:  
-[![Space](https://huggingface.co/spaces/vncgabriel/InstanceSegmentation/badge.svg)](https://huggingface.co/spaces/vncgabriel/InstanceSegmentation)