Detecção de objetos em cenários de escassez de rótulos usando pseudo-rótulos gerados pelo SAM3 - D. Sobrinho, João V.; Campista, Miguel E. M. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP); 2026: Anais do XVIII Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e PervasivaDO - 10.5753/sbcup.2026.22421, 2026)
A escassez de dados rotulados é um dos principais desafios para o treinamento de modelos de detecção de objetos. Técnicas de detecção semissupervisionada abordam esse problema explorando dados não rotulados por meio de pseudo-rótulos, porém podem apresentar instabilidade em detectores de um estágio. Este trabalho investiga o uso do modelo de fundação Segment Anything Model 3 (SAM3) como gerador automático de rótulos para o treinamento de detectores de objetos. Experimentos indicam que o uso de rótulos gerados pelo SAM3 pode superar o treinamento puramente supervisionado considerando a mesma quantidade de dados rotulados manualmente, evidenciando o potencial de modelos de fundação para reduzir a dependência de anotações humanas.