Detecção de objetos usando o algoritmo YOLOv8 em Python.
Implementação de um sistema de detecção utilizando o YOLOv8n, com ênfase na substituição das funções nativas de pós-processamento por versões manuais desenvolvidas em ambiente Python. O objetivo do relatório é analisar o impacto da variação dos limiares de confiança e IoU em diferentes cenários, discutindo como esses hiperparâmetros afetam o equilíbrio entre precisão e não identificação de objetos que deveriam ser identificados, além de comentar a presença de falsos positivos e falsos negativos identificados nas imagens.