Estudo de Estratégia de Aprendizado Auto-supervisionado para Aprimoramento da Consistência Temporal em Modelo de Segmentação Semântica Baseado em Deep Learning - Barbosa, Felipe M.; Osório, Fernando S. (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH); 2023: Anais do L Seminário Integrado de Software e Hardware, 2023)
Segmentação semântica por meio de Deep Learning tem extrema importância na percepção visual para robôs móveis autônomos. Contudo, grande parte da pesquisa atual se baseia percepção quadro-a-quadro. Tal abordagem, além de negligenciar as possibilidades oferecidas pelo uso de dados temporais, resulta em modelos instáveis. Diante disso, e do alto custo do processo de rotulação, novas alternativas de aprendizado exploram a ampla disponibilidade de dados temporais não-rotulados. O presente trabalho estuda a aplicação de supervisão auxiliar auto-supervisionada para promoção da estabilidade temporal em modelos de segmentação. Os resultados demonstram que tal estratégia promove a precisão e estabilidade, mesmo utilizando dados de bases distintas.