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Este repositório oferece uma coleção abrangente de notebooks Jupyter para aprendizado em visão computacional. Abrange desde arquiteturas fundamentais, como ResNet, até modelos de ponta, incluindo RF-DETR, YOLO11, SAM 3 e Qwen3-VL. Os tutoriais abrangem tarefas como detecção de objetos, segmentação de instâncias, estimativa de pose, detecção de pontos-chave, rastreamento de objetos, OCR e extração de dados JSON. Muitos notebooks incluem guias de ajuste fino para conjuntos de dados personalizados, enquanto outros demonstram capacidades de inferência zero-shot. Cada notebook pode ser aberto diretamente no Google Colab, Kaggle ou SageMaker Studio Lab, e muitos contam com materiais complementares, como vídeos do YouTube, artigos de blog e links para artigos originais. A coleção é mantida ativamente e cresce ao longo do tempo, tornando-se um recurso valioso para profissionais e pesquisadores na área de visão computacional.