Metodologia para Geração de Datasets de Segmentação Multimodal a partir de Atributos Geométricos e Prompts Sintéticos - Naves, Alexandre Arantes; Franco, Ricardo Augusto Pereira (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2026.21617, 2026)
O artigo apresenta uma metodologia para mitigar a escassez de datasets multimodais, essenciais para o avanço dos Vision-Language Segmentation Models. A proposta centraliza-se na conversão de datasets de visão computacional já existentes para um formato multimodal. Através de um processo automatizado gera descrições textuais a partir das anotações visuais. Atributos cruciais do objeto, incluindo seu tamanho, localização na imagem, são combinados para a criação de prompts. A capacidade de produzir sistematicamente esses dados multimodais em larga escala a partir de recursos já anotados contribui para acelerar significativamente a pesquisa de modelos de segmentação semântica que compreendem a interação entre visão e linguagem.