Doutorando no PPG-CCMC (ICMC/USP), com graduação em Matemática Aplicada e Computação Científica pela mesma instituição. Possui experiência em Machine Learning e Deep Learning voltados para visão computacional, com ênfase em tarefas de detecção, segmentação e classificação de imagens. Estagiou no Instituto de Pesquisa Eldorado, aplicando autoencoders a imagens sísmicas em projeto em parceria com a Petrobras. Desenvolveu pesquisa em adaptação de domínio aplicada à detecção de objetos (IC FAPESP) e recentemente concluiu a rotulação de um dataset para sistemas de direção autônoma, em projeto conjunto com a UFRJ e a Stellantis. (Fonte: Currículo Lattes)
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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 apr…
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