SD-CAF-Gate: Swin-DenseNet Cross-Attention Fusion with Adaptive Gate para Classificação de Doenças Gastrointestinais em Dataset Desbalanceado - Clark, Mauro Antonio Guimarães; Neves, Iulle de Macedo Guerra; Marques, Júlio Vitor Monteiro; Carvalho Filho, Antonio Oseas de; Araújo, Flávio Henrique Duarte de (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH), 2026)
Este artigo apresenta o SD-CAF-Gate, uma arquitetura híbrida CNN-Transformer com gate adaptativo na atenção cruzada, que ajusta dinamicamente a contribuição de cada fonte de informação. Avaliado no dataset GastroVision (7.930 imagens, 22 classes desbalanceadas) com validação cruzada 5-folds e sem aumento sintético de dados, o modelo supera o estado-da-arte em todas as métricas, com acurácia de 85,09% e precisão macro de 76,93%.