Quantização de Modelos de Deep Learning para Detecção em Tempo Real de Pólipos Colorretais em Diferentes Plataformas de Hardware - Santos, Rian de Souza; Lima, Gustavo Novack Viana; Oliveira, Carlos Eduardo Gonçalves de; Teixeira, Davi de Jesus; Franco, Ricardo Augusto Pereira (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH), 2026)
Este estudo avalia a detecção de pólipos em tempo real usando YOLOv8l, YOLOv9c e YOLOv11l em três GPUs (RTX 4090, 3070, 2060) e formatos (FP32, FP16, INT8). Treinados com 1.808 imagens e otimizados via TensorRT, os resultados mostram que a quantização FP16 viabiliza inferência em tempo real (≥60 FPS) em todos os hardwares com impacto diagnóstico irrelevante, enquanto INT8 degrada levemente a acurácia. O YOLOv8l FP16 obteve o melhor balanço (recall 0,948, mAP@0.5 0,939 e 91,5–329,3 FPS). Com speedups de até 3,10× na RTX 2060, o FP16 prova-se altamente viável para clínicas com restrição de hardware.