Informativo
Professores e estudantes do DPI apresentam trabalhos no SIBGRAPI 2026
Professores, estudantes de graduação e pós-graduação e ex-alunos do Departamento de Informática (DPI) da Universidade Federal de Viçosa (UFV) participaram do SIBGRAPI 2026 (Conference on Graphics, Patterns and Images), realizado de 29 de setembro a 2 de outubro, na Universidade Federal de Goiás (UFG) em Goiânia (GO). Ao todo, foram apresentados oito trabalhos científicos desenvolvidos por professores vinculados ao departamento, com a participação de nove integrantes do Machine Vision and Intelligence Laboratory (MaVILab).
Entre os docentes do DPI envolvidos nos trabalhos estão Michel Melo da Silva, Thiago Luange Gomes, Hugo Neves de Oliveira, Marcos Henrique Fonseca Ribeiro e Daniel Louzada Fernandes. As pesquisas contemplam diferentes aplicações de Inteligência Artificial, Visão Computacional, Processamento de Imagens e Modelagem Computacional, incluindo problemas relacionados à agricultura, à vigilância por vídeo, à robótica e à análise de imagens médicas.
Um dos destaques da participação foi o artigo Self-Supervised Meta-Learning from Sparse Labels for Few-Shot Medical Image Segmentation, de autoria de Danilo Vieira, José Roberto Júnior, Daniel Fernandes, Marcos Ribeiro e Hugo Oliveira, que recebeu menção honrosa (Honorable Mention) na trilha principal (Main Track) do evento. O trabalho aborda estratégias de aprendizado de máquina para segmentação de imagens médicas, buscando viabilizar a adaptação de modelos a novas tarefas mesmo quando há poucas imagens rotuladas disponíveis.
A participação no 39º SIBGRAPI reforça a atuação do DPI na produção científica em computação e na formação de estudantes e pesquisadores, além de contribuir para a divulgação dos resultados de pesquisa desenvolvidos no departamento junto à comunidade científica nacional e internacional.
Trabalhos apresentados
Os oito trabalhos apresentados foram:
- Deployment of a Low-Cost Robotic Platform in a Simulation Environment
- Learning RGB Coffee Tree Segmentation from Multispectral-Derived Annotations
- Memory-Efficient Subsampling Strategies for Deep Volumetric Medical Image Segmentation
- ORDER: Generative Models for Increasing Robustness in Crop Recognition via Anomaly Detection
- Orthophoto-Driven Semantic Hyperlapse and Summarization of Rural Surveillance Videos
- Pedestrian Crosswalks Surveillance: Mitigating 2D Occlusions through Monocular 3D Reconstruction
- Procedural Modeling of Coffee Plants with Explicit Structural Representation
- Self-Supervised Meta-Learning from Sparse Labels for Few-Shot Medical Image Segmentation
Os artigos estão disponíveis na biblioteca digital do SIBGRAPI.
Sobre o SIBGRAPI
O SIBGRAPI é um evento científico internacional dedicado à apresentação e à discussão de pesquisas em Computação Gráfica, Processamento de Imagens, Visão Computacional e áreas relacionadas. A conferência reúne pesquisadores, profissionais e estudantes para compartilhar avanços metodológicos e aplicações dessas tecnologias.
