[pt] Vídeos se tornaram a principal mídia para a comunicação, com um volume massivo de dados criado a cada segundo. Conseguir entender essa quantidade de dados de forma automática se tornou importante e, por conseguinte, métodos de video understanding são cada vez mais necessários. Uma tarefa crucial para o entendimento de vídeos é a classificação e localização no tempo de diferentes ações. Para isso, a segmentação de ações precisa ser realizada. Segmentação de ações é a tarefa que consiste em segmentar temporalmente um vídeo, classificando cada quadro com alguma ação. Neste trabalho, é proposto um método de segmentação de ações que não requer análise prévia do vídeo e nenhum dado anotado. O método envolve a extração de embeddings espaço-temporais dos vídeos com redes de aprendizado profundo pré-treinadas, seguida por uma transformação realizada por um codificador posicional e pela aplicação de um algoritmo de grupamento em que cada cluster gerado corresponde a uma ação diferente. Os experimentos realizados demonstram que o método produz resultados competitivos nos conjuntos de dados Breakfast e Inria Instructional Videos. / [en] The rise of video content as the main media for communication has been creating massive volumes of video data every second. The ability of understanding this huge quantities of data automatically has become increasingly important, therefore better video understanding methods are needed. A crucial task to overall video understanding is the recognition and localisation in time of dierent actions. To address this problem, action segmentation must be achieved. Action segmentation consists of temporally segmenting a video by labeling each frame with a specific action. In this work, we propose a novel action segmentation method that requires no prior video analysis and no annotated data. Our method involves extracting spatio-temporal features from videos using a pre-trained deep network. Data is then transformed using a positional encoder, and finally a clustering algorithm is applied where each cluster presumably corresponds to a dierent single and distinguishable action. In experiments, we show that our method produces competitive results on the Breakfast and Inria Instructional Videos dataset benchmarks.

[pt] A inversão sísmica é uma etapa essencial na modelagem e caracterização de reservatórios que permite a estimativa de propriedades da subsuperfície a partir dos dados de reflexão sísmica. os métodos convencionais usualmente possuem um alto custo computacional ou apresentam problemas relativos à não-linearidade e à forte ambiguidade do modelo de inversão sísmica. Recentemente, com a generalizaçãodo aprendizado de máquina na geofísica, novos métodos de inversão sísmica surgiram baseados nas técnicas de aprendizado profundo. Entretanto, a aplicação prática desses métodos é limitada devido a ausência de uma abordagem probabilística capaz de lidar com as incertezas inerentes ao problema da inversão sísmica e/ou a necessidade de dados de treinamento completos e representativos. Para superar essas limitações, um novo método é proposto para inverter dados de reflexão sísmica diretamente para modelos da subsuperfície de alta resolução. O método proposto explora a capacidade das redes neurais convolucionais em extrair representações significativas e complexas de dados espacialmente estruturados, combinada à simulação estocástica geoestatística. Em abordagem auto-supervisionada, modelos físicos são incorporados no sistema de inversão com o objetivo de potencializar o uso das medições indiretas e imprecisas, mas amplamente distribuídas do método sísmico. As realizações geradas com simulação geoestatística fornecem informações adicionais com maior resolução espacial do que a originalmente encontrada nos dados sísmicos. Quando utilizadas como entrada do sistema de inversão, elas permitem a geração de múltiplos modelos alternativos da subsuperfície. Em resumo, o método proposto é capaz de: (1) quantificar as incertezas das previsões, (2) modelar a relação complexa e não-linear entre os dados observados e o modelo da subsuperfície, (3) estender a largura de banda sísmica nas extremidades baixa e alta do espectro de parâmetros de frequência, e (4) diminuir a necessidade de dados de treinamento anotados. A metodologia proposta é inicialmente descrita no domínio acústico para inverter modelos de impedância acústica a partir de dados sísmicos pós-empilhados. Em seguida, a metodologia é generalizada para o domínio elástico para inverter a partir de dados sísmicos pré-empilhados modelos de velocidade da onda P, da velocidade da onda S e de densidade. Em seguida, a metodologia proposta é estendida para a inversão sísmica petrofísica em um fluxo de trabalho simultâneo. O método foi validado em um caso sintético e aplicado com sucesso a um caso tridimensional de um reservatório brasileiro real. Os modelos invertidos são comparados àqueles obtidos a partir de uma inversão sísmica geoestatística iterativa. A metodologia proposta permite obter modelos similares, mas tem a vantagem de gerar soluções alternativas em maior número, permitindo explorar de forma mais efetiva o espaço de parâmetros do modelo quando comparada à inversão sísmica geoestatística iterativa. / [en] Seismic inversion allows the prediction of subsurface properties from seismic reflection data and is a key step in reservoir modeling and characterization. Traditional seismic inversion methods usually come with a high computational cost or suffer from issues concerning the non-linearity and the strong non-uniqueness of the seismic inversion model. With the generalization of machine learning in geophysics, deep learning methods have been proposed as efficient seismic inversion methods. However, most of them lack a probabilistic approach to deal with the uncertainties inherent in the seismic inversion problems and/or rely on complete and representative training data, which is often scarcely available. To overcome these limitations, we introduce a novel seismic inversion method that explores the ability of deep convolutional neural networks to extract meaningful and complex representations from spatially structured data, combined with geostatistical stochastic simulation to efficiently invert seismicn reflection data directly for high-resolution subsurface models. Our method incorporates physics constraints, sparse direct measurements, and leverages the use of imprecise but widely distributed indirect measurements as represented by the seismic data. The geostatistical realizations provide additional information with higher spatial resolution than the original seismic data. When used as input to our inversion system, they allow the generation of multiple possible outcomes for the uncertain model. Our approach is fully unsupervised, as it does not depend on ground truth input-output pairs. In summary, the proposed method is able to: (1) provide uncertainty assessment of the predictions, (2) model the complex non-linear relationship between observed data and model, (3) extend the seismic bandwidth at both low and high ends of the frequency parameters spectrum, and (4) lessen the need for large, annotated training data. The proposed methodology is first described in the acoustic domain to invert acoustic impedance models from full-stack seismic data. Next, it is generalized for the elastic domain to invert P-wave velocity, S-wave velocity and density models from pre-stack seismic data. Finally, we show that the proposed methodology can be further extended to perform petrophysical seismic inversion in a simultaneous workflow. The method was tested on a synthetic case and successfully applied to a real three-dimensional case from a Brazilian reservoir. The inverted models are compared to those obtained from a full iterative geostatistical seismic inversion. The proposed methodology allows retrieving similar models but has the advantage of generating alternative solutions in greater numbers, providing a larger exploration of the model parameter space in less time than the geostatistical seismic inversion.

[pt] A degradação da qualidade do áudio pode ter muitas causas. Para aplicações musicais, esta fragmentação pode levar a experiências altamente desagradáveis. Algoritmos de restauração podem ser empregados para reconstruir partes do áudio de forma semelhante à reconstrução da imagem, em uma abordagem chamada Audio Inpainting. Os métodos atuais de última geração para Audio Inpainting cobrem cenários limitados, com janelas de intervalo bem definidas e pouca variedade de gêneros musicais. Neste trabalho, propomos um método baseado em aprendizado profundo para Audio Inpainting acompanhado por um conjunto de dados com condições de fragmentação aleatórias que se aproximam de situações reais de deficiência. O conjunto de dados foi coletado utilizando faixas de diferentes gêneros musicais, o que proporciona uma boa variabilidade de sinal. Nosso melhor modelo melhorou a qualidade de todos os gêneros musicais, obtendo uma média de 13,1 dB de PSNR, embora tenha funcionado melhor para gêneros musicais nos quais os instrumentos acústicos são predominantes. / [en] Audio quality degradation can have many causes. For musical applications, this fragmentation may lead to highly unpleasant experiences. Restoration algorithms may be employed to reconstruct missing parts of the audio in a similar way as for image reconstruction - in an approach called audio inpainting. Current state-of-theart methods for audio inpainting cover limited scenarios, with well-defined gap windows and little variety of musical genres. In this work, we propose a Deep-Learning-based (DLbased) method for audio inpainting accompanied by a dataset with random fragmentation conditions that approximate real impairment situations. The dataset was collected using tracks from different music genres to provide a good signal variability. Our best model improved the quality of all musical genres, obtaining an average of 13.1 dB of PSNR, although it worked better for musical genres in which acoustic instruments are predominant.

[pt] Os métodos baseados no filtro de Kalman têm tido sucesso notável na indústria do petróleo nos últimos anos, especialmente, para resolver problemas reais de ajuste de histórico. No entanto, como a formulação desses métodos é baseada em hipóteses de gaussianidade e linearidade, seu desempenho é severamente degradado quando a geologia a priori é descrita em termos de distribuições complexas (e.g. modelos de fácies). A tendência atual em soluções para o problema de ajuste de histórico é levar em consideração modelos de reservatórios mais realistas com geologia complexa. Assim, a modelagem de fácies geológicas desempenha um papel importante na caracterização de reservatórios, como forma de reproduzir padrões importantes de heterogeneidade e facilitar a modelagem das propriedades petrofísicas das rochas do reservatório. Esta tese introduz uma nova metodologia para realizar o ajuste de histórico de modelos geológicos complexos. A metodologia consiste na integração de métodos baseados no filtro de Kalman em particular o método conhecido na literatura como Ensemble Smoother with Multiple Data Assimilation (ES-MDA), com uma parametrização das fácies geológicas por meio de técnicas baseadas em aprendizado profundo (Deep Learning) em arquiteturas do tipo autoencoder. Um autoencoder sempre consiste em duas partes, o codificador (modelo de reconhecimento) e o decodificador (modelo gerador). O procedimento começa com o treinamento de um conjunto de realizações de fácies por meio de algoritmos de aprendizado profundo, através do qual são identificadas as principais características das imagens de fácies geológicas, permitindo criar novas realizações com as mesmas características da base de treinamento com uma reduzida parametrização dos modelos de fácies na saída do codificador. Essa parametrização é regularizada no codificador para fornecer uma distribuição gaussiana na saída, a qual é utilizada para atualizar os modelos de fácies de acordo com os dados observados do reservatório, através do método ES-MDA. Ao final, os modelos atualizados são reconstruídos através do aprendizado profundo (decodificador), com o objetivo de obter modelos finais que apresentem características similares às da base de treinamento. Os resultados, em três casos de estudo com 2 e 3 fácies, mostram que a parametrização de modelos de fácies baseada no aprendizado profundo consegue reconstruir os modelos de fácies com um erro inferior a 0,3 por cento. A metodologia proposta gera modelos geológicos ajustados que conservam a descrição geológica a priori do reservatório (fácies com canais curvilíneos), além de ser consistente com o ajuste dos dados observados do reservatório. / [en] Kalman filter-based methods have had remarkable success in the oil industry in recent years, especially to solve several real-life history matching problems. However, as the formulation of these methods is based on the assumptions of gaussianity and linearity, their performance is severely degraded when a priori geology is described in terms of complex distributions (e.g., facies models). The current trend in solutions for the history matching problem is to take into account more realistic reservoir models, with complex geology. Thus the geological facies modeling plays an important role in the characterization of reservoirs as a way of reproducing important patterns of heterogeneity and to facilitate the modeling of the reservoir rocks petrophysical properties. This thesis introduces a new methodology to perform the history matching of complex geological models. This methodology consists of the integration of Kalman filter-based methods, particularly the method known in the literature as Ensemble Smoother with Multiple Data Assimilation (ES-MDA), with a parameterization of the geological facies through techniques based on deep learning in autoencoder type architectures. An autoencoder always consists of two parts, the encoder (recognition model) and the decoder (generator model). The procedure begins with the training of a set of facies realizations via deep generative models, through which the main characteristics of geological facies images are identified, allowing for the creation of new realizations with the same characteristics of the training base, with a low dimention parametrization of the facies models at the output of the encoder. This parameterization is regularized at the encoder to provide Gaussian distribution models in the output, which is then used to update the models according to the observed data of the reservoir through the ES-MDA method. In the end, the updated models are reconstructed through deep learning (decoder), with the objective of obtaining final models that present characteristics similar to those of the training base. The results, in three case studies with 2 and 3 facies, show that the parameterization of facies models based on deep learning can reconstruct facies models with an error lower than 0.3 percent. The proposed methodology generates final geological models that preserve the a priori geological description of the reservoir (facies with curvilinear channels), besides being consistent with the adjustment of the observed data of the reservoir.

[pt] A presente dissertação tem como objetivo avaliar um conjunto de técnicas de aprendizado profundo para o reconhecimento de culturas agrícolas a partir de sequências multitemporais de imagens SAR. Três métodos foram considerados neste estudo: Autoencoders (AEs), Convolutional Neural Networks (CNNs) and Fully Convolutional Networks (FCNs). A avaliação experimental baseou-se em duas bases de dados contendo sequências de imagens geradas pelo sensor Sentinel- 1A. A primeira base cobre uma região tropical e a segunda uma região de clima temperado. Em todos os casos, utilizouse como referência para comparação um classificador Random Forest (RF) operando sobre atributos de textura derivados de matrizes de co-ocorrência. Para a região de clima temperado que apresenta menor dinâmica agrícola as técnicas de aprendizado profundo produziram consistentemente melhores resultados do que a abordagem via RF, sendo AEs o melhor em praticamente todos os experimentos. Na região tropical, onde a dinâmica é mais complexa, as técnicas de aprendizado profundo mostraram resultados similares aos produzidos pelo método RF, embora os quatro métodos tenham se alternado como o de melhor desempenho dependendo do número e das datas das imagens utilizadas nos experimentos. De um modo geral, as RNCs se mostraram mais estáveis do que os outros métodos, atingindo o melhores resultado entre os métodos avaliados ou estando muito próximos destes em praticamente todos os experimentos. Embora tenha apresentado bons resultados, não foi possível explorar todo o potencial das RTCs neste estudo, sobretudo, devido à dificuldade de se balancear o número de amostras de treinamento entre as classes de culturas agrícolas presentes na área de estudo. A dissertação propõe ainda duas estratégias de pós-processamento que exploram o conhecimento prévio sobre a dinâmica das culturas agrícolas presentes na área alvo. Experimentos demonstraram que tais técnicas podem produzir um aumento significativo da acurácia da classificação, especialmente para culturas menos abundantes. / [en] The present dissertation aims to evaluate a set of deep learning (DL) techniques for crop mapping from multitemporal sequences of SAR images. Three methods were considered in this study: Autoencoders (AEs), Convolutional Neural Networks (CNNs) and Fully Convolutional Networks (FCNs). The analysis was based on two databases containing image sequences generated by the Sentinel-1A. The first database covers a temperate region that presents a comparatively simpler dynamics, and second database of a tropical region that represents a scenario with complex dynamics. In all cases, a Random Forest (RF) classifier operating on texture features derived from co-occurrence matrices was used as baseline. For the temperate region, DL techniques consistently produced better results than the RF approach, with AE being the best one in almost all experiments. In the tropical region the DL approaches performed similar to RF, alternating as the best performing one for different experimental setups. By and large, CNNs achieved the best or next to the best performance in all experiments. Although the FCNs have performed well, the full potential was not fully exploited in our experiments, mainly due to the difficulty of balancing the number of training samples among the crop types. The dissertation also proposes two post-processing strategies that exploit prior knowledge about the crop dynamics in the target site. Experiments have shown that such techniques can significantly improve the recognition accuracy, in particular for less abundant crops.

[pt] Breakouts são zonas colapsadas nas paredes de poços causadas por falhas de compressão. A identificação desses artefatos é fundamental para estimar a estabilidade das perfurações e para obter a orientação e magnitude da tensão horizontal máxima presente na formação rochosa. Tradicionalmente, os intérpretes caracterizam os breakouts manualmente em perfis de imagem, o que pode ser considerado uma tarefa muito demorada e trabalhosa por conta do tamanho massivo dos dados. Outros aspectos que dificultam a interpretação estão associados à complexidade das estruturas e a presença de diversos artefatos ruidosos nos dados de perfil. Sendo assim, métodos tradicionais de processamento de imagem tornam-se ineficientes para solucionar essa tarefa de detecção. Nos últimos anos, soluções baseadas em aprendizado profundo tem se tornado cada vez mais promissoras para problemas de visão computacional, tais como, detecção e segmentação de objetos em imagens. O presente trabalho tem como objetivo a classificação pixel a pixel das regiões de breakouts em dados de perfil de imagem. Para isso foi empregado a rede neural convolucional DC-UNet de forma supervisionada. Essa arquitetura é uma variação do modelo clássico U-Net, a qual é uma rede consagrada na segmentação de dados médicos. A metodologia proposta atingiu uma média de 72.3por cento de F1-Score e, em alguns casos, os resultados qualitativos mostraram-se melhores que a interpretação de referência. Após avaliação dos resultados junto a especialistas da área, o método pode ser considerado promissor na caracterização e segmentação automática de estruturas em perfis de imagem de poços. / [en] Breakouts are collapsed zones on wellbore walls caused by compressive failure. Their identification is fundamental for estimating the borehole s stability and obtaining the direction and magnitude of the maximum horizontal stress in the rock formation. Traditionally, professional interpreters identify and characterize breakouts manually in image logs, which can be considered a very laborious and time-consuming task due to the massive size of the wellbore data. Other aspects that make the interpretation difficult are the complexity of the structures of interest and several noisy artifacts in the image log data. Therefore, more than traditional image processing methods are required to solve this detection task. In recent years, solutions based on deep learning have become increasingly promising for computer vision problems, such as object detection and image segmentation. This work explores using a convolutional neural network to create a pixel-by-pixel classification of the breakout regions in the image log data. The architecture model used in this work for the supervised training was the DC-UNet. This architecture is a variation of the classical U-Net, an acknowledged network for medical image segmentation. The proposed method reached an average F-Score of 72.3 percent and qualitative results with some prediction cases even better than ground truth. After evaluating the results, the work can be considered promising for automatically characterizing and segmenting borehole structures in well image logs.

[pt] Modelos baseados em redes neurais profundas como as Redes Neurais Convolucionais proporcionaram avanços significativos em diversas áreas da computação. No entanto, essa tecnologia é ainda pouco aplicada à predição de qualidade sísmica, que é uma atividade relevante para exploração de hidrocarbonetos. Ser capaz de, rapidamente, classificar o ruído presente em aquisições de dados sísmicos permite aceitar ou rejeitar essas aquisições de forma eficiente, o que além de economizar recursos também melhora a interpretabilidade dos dados. Neste trabalho apresenta-se um dataset criado a partir de 6.918 aquisições manualmente classificadas pela percepção de especialistas e pesquisadores, que serviu de base para o treinamento, validação e testes de um classificador, também proposto neste trabalho, baseado em uma rede neural convolucional. Em resultados empíricos, observou-se-se um F1 Score de 95,58 porcento em uma validação cruzada de 10 folds e 93,56 porcento em um conjunto de holdout de teste. / [en] Deep Learning based models, such as Convolutional Neural Networks (CNNs), have led to significant advances in several areas of computing applications. Nevertheless, this technology is still rarely applied to seismic quality prediction, which is a relevant task in hydrocarbon exploration. Being able to promptly classify noise in common shot gather(CSG) acquisitions of seismic data allows the acceptance or rejection of those aquisitions, not only saving resources but also increasing the interpretability of data. In this work, we introduce a real-world classification dataset based on 6.918 common shot gather, manually labeled by perception of specialists and researches. We use it to train a CNN classification model for seismic shot-gathers quality prediction. In our empirical evaluation, we observed an F1 Score of 95,58 percent in 10 fold cross-validation and 93,56 percent in a Holdout Test.

[pt] A análise de documentos financeiros não estruturados é uma atividade essencial para a supervisão do mercado de capitais realizada pela Comissão de Valores Mobiliários (CVM). Formas de automatização que reduzam o esforço humano despendido no processo de triagem de documentos são vitais para a CVM lidar com a escassez de recursos humanos e a expansão do mercado de valores mobiliários. Nesse contexto, a dissertação compara sistematicamente diversos algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas de processamento de texto, a partir de sua aplicação em duas tarefas de processamento de linguagem natural – classificação de documentos e extração de informações – desempenhadas em ambiente real de supervisão de mercados. Na tarefa de classificação, os algoritmos clássicos proporcionaram melhor desempenho que as redes neurais profundas, o qual foi potencializado pela aplicação de técnicas de subamostragem e comitês de máquinas (ensembles). A precisão atual, estimada entre 20 por cento, e 40 por cento, pode ser aumentada para mais de 90 por cento, com a aplicação dos algoritmos testados. A arquitetura BERT foi capaz de extrair informações sobre aumento de capital e incorporação societária de documentos financeiros. Os resultados satisfatórios obtidos em ambas as tarefas motivam a implementação futura em regime de produção dos modelos estudados, sob a forma de um sistema de apoio à decisão. Outra contribuição da dissertação é o CVMCorpus, um corpus constituído para o escopo deste trabalho com documentos financeiros entregues por companhias abertas brasileiras à CVM entre 2009 e 2019, que abre possibilidades de pesquisa futura linguística e de finanças. / [en] The analysis of unstructured financial documents is key to the capital markets supervision performed by Comissão de Valores Mobiliários (Brazilian SEC or CVM). Systems capable of reducing human effort involved in the task of screening documents and outlining relevant information, for further manual review, are important tools for CVM to deal with the shortage of human resources and expansion of the Brazilian securities market. In this regard, this dissertation presents and discusses the application of several machine learning algorithms and text processing techniques to perform two natural language processing tasks— document classification and information extraction—in a real market supervision environment. In the classification exercise, classic algorithms achieved a better performance than deep neural networks, which was enhanced by applying undersampling techniques and ensembles. Using the tested algorithms can improve the current precision rate from 20 percent–40 percent to more than 90 percent. The BERT network architecture was able to extract information from financial documents on capital increase and mergers. The successful results obtained in both tasks encourage future implementation of the studied models in the form of a decision support system. Another contribution of this work is the CVMCorpus, a corpus built to produce datasets for the tasks, with financial documents released between 2009 and 2019 by Brazilian companies, which opens possibilities of future linguistic and finance research.

[pt] Os dados de observação da Terra são freqüentemente afetados pelo fenômeno de mudança de domínio. Mudanças nas condições ambientais, variabilidade geográfica e diferentes propriedades de sensores geralmente tornam quase impossível empregar classificadores previamente treinados para novos dados sem experimentar uma queda significativa na precisão da classificação. As técnicas de adaptação de domínio baseadas em modelos de aprendizado profundo têm se mostrado úteis para aliviar o problema da mudança de domínio. Trabalhos recentes nesta área fundamentam-se no treinamento adversárial para alinhar os atributos extraídos de imagens de diferentes domínios em um espaço latente comum. Outra forma de tratar o problema é empregar técnicas de translação de imagens e adaptá-las de um domínio para outro de forma que as imagens transformadas contenham características semelhantes às imagens do outro domínio. Neste trabalho, propõem-se abordagens de adaptação de domínio para tarefas de detecção de mudanças, baseadas em primeiro lugar numa técnica de traslação de imagens, Cycle-Consistent Generative Adversarial Network (CycleGAN), e em segundo lugar, num modelo de alinhamento de atributos: a Domain Adversarial Neural Network (DANN). Particularmente, tais técnicas foram estendidas, introduzindo-se restrições adicionais na fase de treinamento dos componentes do modelo CycleGAN, bem como um procedimento de pseudo-rotulagem não supervisionado para mitigar o impacto negativo do desequilíbrio de classes no DANN. As abordagens propostas foram avaliadas numa aplicação de detecção de desmatamento, considerando diferentes regiões na floresta amazônica e no Cerrado brasileiro (savana). Nos experimentos, cada região corresponde a um domínio, e a precisão de um classificador treinado com imagens e referências de um dos domínio (fonte) é medida na classificação de outro domínio (destino). Os resultados demonstram que as abordagens propostas foram bem sucedidas em amenizar o problema de desvio de domínio no contexto da aplicação alvo. / [en] Earth observation data are frequently affected by the domain shift phenomenon. Changes in environmental conditions, geographical variability and different sensor properties typically make it almost impossible to employ previously trained classifiers for new data without a significant drop in classification accuracy. Domain adaptation (DA) techniques based on Deep Learning models have been proven useful to alleviate domain shift. Recent improvements in DA technology rely on adversarial training to align features extracted from images of the different domains in a common latent space. Another way to face the problem is to employ image translation techniques, and adapt images from one domain in such a way that the transformed images contain characteristics that are similar to the images from the other domain. In this work two different DA approaches for change detection tasks are proposed, which are based on a particular image translation technique, the Cycle-Consistent Generative Adversarial Network (CycleGAN), and on a representation matching strategy, the Domain Adversarial Neural Network (DANN). In particular, additional constraints in the training phase of the original CycleGAN model components are proposed, as well as an unsupervised pseudo-labeling procedure, to mitigate the negative impact of class imbalance in the DANN-based approach. The proposed approaches were evaluated on a deforestation detection application, considering different sites in the Amazon rain-forest and in the Brazilian Cerrado (savanna) biomes. In the experiments each site corresponds to a domain, and the accuracy of a classifier trained with images and references from one (source) domain is measured in the classification of another (target) domain. The experimental results show that the proposed approaches are successful in alleviating the domain shift problem.

[pt] Com o avanço recente do uso de aprendizagem profunda supervisionada (supervised deep learning) em aplicações no ramo da visão computacional, a indústria e a comunidade acadêmica vêm evidenciando que uma das principais dificuldades para o sucesso destas aplicações é a falta de datasets com a suficiente quantidade de dados anotados. Nesse sentido aponta-se a necessidade de alavancar grandes quantidades de dados rotulados para que estes modelos inteligentes possam solucionar problemas pertinentes ao seu contexto para atingir os resultados desejados. O uso de técnicas para gerar dados anotados de maneira mais eficiente está sendo cada vez mais explorado, juntamente com técnicas para o apoio à geração dos datasets que servem de insumos para o treinamento dos modelos de inteligência artificial. Este trabalho tem como propósito propor estratégias para otimizar processos de anotação e geração de datasets de segmentação semântica. Dentre as abordagens utilizadas neste trabalho destacamos o Interactive Segmentation e Active Learning. A primeira, tenta melhorar o processo de anotação de dados, tornando-o mais eficiente e eficaz do ponto de vista do anotador ou especialista responsável pela rotulagem dos dados com uso de um modelo de segmentação semântica que tenta imitar as anotações feitas pelo anotador. A segunda, consiste em uma abordagem que permite consolidar um modelo deep learning utilizando um critério inteligente, visando a seleção de dados não anotados mais informativos para o treinamento do modelo a partir de uma função de aquisição que se baseia na estimação de incerteza da rede para realizar a filtragem desses dados. Para aplicar e validar os resultados de ambas as técnicas, o trabalho os incorpora em um caso de uso relacionado em imagens de mamografia para segmentação de estruturas anatômicas. / [en] With the recent advancement of the use of supervised deep learning in applications in the field of computer vision, the industry and the academic community have been showing that one of the main difficulties for the success of these applications is the lack of datasets with a sufficient amount of annotated data. In this sense, there is a need to leverage large amounts of labeled data so that these intelligent models can solve problems relevant to their context to achieve the desired results. The use of techniques to generate annotated data more efficiently is being increasingly explored, together with techniques to support the generation of datasets that serve as inputs for the training of artificial intelligence models. This work aims to propose strategies to optimize annotation processes and generation of semantic segmentation datasets. Among the approaches used in this work, we highlight Interactive Segmentation and Active Learning. The first one tries to improve the data annotation process, making it more efficient and effective from the point of view of the annotator or specialist responsible for labeling the data using a semantic segmentation model that tries to imitate the annotations made by the annotator. The second consists of an approach that allows consolidating a deep learning model using an intelligent criterion, aiming at the selection of more informative unannotated data for training the model from an acquisition function that is based on the uncertainty estimation of the network to filter these data. To apply and validate the results of both techniques, the work incorporates them in a use case in mammography images for segmentation of anatomical structures.