# Clone o repositório
git clone https://github.com/seu-usuario/seu-projeto.git
cd seu-projeto

# Crie o ambiente virtual
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # No Windows: .venv\Scripts\activate

# Instale as dependências
pip install -r requirements.txt

# Como usar

# Executar pipeline de treinamento
python src/train.py --config=configs/treinamento.yaml

# Rodar inferência
python src/infer.py --input="exemplos/imagem1.jpg"

# Exemplos

from src.predict import Predict

predictor = Predict(model_path="modelos/modelo_final.pt")
result = predictor.run("dados/entrada/imagem.jpg")
print(result)

# Estrutura de Pastas

seu-projeto/
├── data/                  # Dados brutos e processados
├── modelos/               # Modelos treinados
├── notebooks/             # Notebooks de experimentação
├── src/                   # Código-fonte principal
│   ├── data/              # Manipulação de dados
│   ├── models/            # Arquivos de treino e inferência
│   └── utils/             # Utilitários auxiliares
├── configs/               # Configurações em YAML ou JSON
├── tests/                 # Testes automatizados
├── requirements.txt       # Dependências
└── README.md              # Este arquivo

# Modelos e dados

Os modelos treinados podem ser baixados de: https://...

Dataset utilizado: Nome do dataset

Licença dos dados: [CC-BY / MIT / etc.]