Detecção de Alérgenos em Imagens de Alimentos com YOLOv8 - Seger, Rodrigo Eduardo; Blomberg, Luciano Costa; Winck, Ana Trindade (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 Sul, 2025)
Alergias alimentares são reações adversas à ingestão de alimentos. A correta identificação de alérgenos traz desafios, principalmente quando não é possível contar com a rotulagem adequada. Este trabalho avalia quatro variantes da arquitetura de deep learning YOLOv8 para detecção de alérgenos em imagens de alimentos preparados. Foram combinadas 9.984 imagens extraídas de datasets públicos, obtendo-se os melhores resultados com a arquitetura YOLOv8m, com precisão=0,76 e revocação=0,65. Os resultados, embora modestos, indicam um uso promissor da arquitetura para identificação de alérgenos.