Vision Transformers para a Classificação de Cianobactérias a partir de Imagens - Quevedo, Rafael Prates; Vizzotto, Bruno Boessio; Rodrigues, Elder de Macedo; Mansilha, Rodrigo Brandão; Flores, Eliezer Soares (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS); 2025: Anais da I Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região SulDO - 10.5753/eramiars.2025.16642, 2025)
A qualidade da água é afetada pela presença de cianobactérias, cuja identificação por métodos tradicionais é lenta e/ou imprecisa. Abordagens baseadas em redes neurais convolucionais (CNNs) possuem limitações na captura de relações espaciais globais. Este trabalho propõe o uso de arquiteturas baseadas em Transformadores como extrator de características para o processo de classificação. O sistema proposto superou uma alternativa baseada em MobileNet, alcançando um F1-Score ponderado de 96,89% em um conjunto de teste desbalanceado. Os resultados evidenciam o potencial dos Transformadores para automatizar a identificação de cianobactérias, demonstrando robustez em cenários com desbalanceamento de classes.