Uma Abordagem Sistemática para Seleção de Encoders aplicada à Segmentação de Tumores com TransUNet - Neves, Iulle M. G.; Clark, Mauro A. G.; Araújo, José D. L.; Carvalho Filho, Antonio O. de (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH), 2026)
A escolha do encoder em arquiteturas híbridas de segmentação impacta diretamente o desempenho do modelo. Este estudo avalia cinco encoders integrados à uma TransUNet para segmentação de tumores ósseos, além de compará-la com arquiteturas de referência. Os resultados mostram diferenças relevantes entre os modelos, com melhor desempenho global para o ConvNeXt-Tiny, maior precisão para a ResNet34 e maior sensibilidade para a EfficientNet-B0. A análise qualitativa evidencia padrões distintos de segmentação, fornecendo diretrizes práticas para a escolha do encoder conforme o objetivo da aplicação.