[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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:61254 |
| Date | 17 November 2022 |
| Creators | BRUNO YUSUKE KITABAYASHI |
| Contributors | ALBERTO BARBOSA RAPOSO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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