Métodos para Adaptação de Domínio entre imagens sintéticas e reais aplicadas em detecção de objetos

• Processo: 22/15998-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2023
• Data de Término da vigência: 07 de maio de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Matemática da Computação
• Pesquisador responsável: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
• Beneficiário: Davi Fileti
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Redes neurais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Adaptação de Domínio | Aprendizado de Máquina | Detecção de objetos | Ia | Redes neurais | Ia

Resumo

O projeto se resume no estudo de técnicas de adaptação de domínio voltado especificamente para detecção de objetos em imagens. Isso permitiria, por exemplo, o uso de imagens sintéticas no treinamento de redes neurais. Utilizando-se desses dados além das imagens reais, tempo e dinheiro são economizados e é expandido o leque de empresas e pesquisadores aptos a utilizar desses modelos de aprendizado de máquina em seus ofícios, pois facilitaria-se o treinamento desses modelos. Carros de direção autônoma, detecção de falhas em torres de transmissão por drones, vigilância, detecção de hematomas em animais num zoológico e muitas outras aplicações se beneficiam diretamente destas técnicas de adaptação de domínio.