IA Sob Controle - Inteligência Artificial
218: Como é trabalhar com visão computacional em 2026, com Marcela Carvalho
21 Jan 2026
Chapter 1: What is the main topic discussed in this episode?
Olá, bem-vindas e bem-vindos à edição de quarta-feira, edição de entrevista do IA Sob Controle, o seu podcast com overfitting de informações sobre o mundo da inteligência artificial. Eu sou o Marcos Mendes e tenho, claro, assim como toda semana por aqui, o Fabrício Carraro, viajante poliglota, host do podcast Carreiras Sem Fronteiras e Program Manager da Alura. Fabrício, tudo bem?
E aí, Marcos? E aí, pessoal de casa? Mais uma entrevista aqui, voltando com uma pessoa que talvez alguns de vocês já conheçam, porque ela já foi entrevistada lá no Deve Sem Fronteiras, barra Carreiras Sem Fronteiras, né? Acho que ainda era Deve naquela época, agora voltou a ser Carreiras Sem Fronteiras. Mas falamos lá e vamos falar ainda mais hoje sobre visão computacional, né, Marcos?
Exatamente. Então, Marcela Carvalho, Machine Learning Engineer, PhD também, também faz Computer Vision na SEMP. Bem-vinda de volta à Hipsters Network e bem-vinda pela segunda vez também à OEA Sob Controle.
Muito obrigada, muito obrigada, galera. Prazer em estar aqui com vocês. Super honrada de ter recebido esse convite. Muito obrigada. Boa. E a voz da Marcela, as pessoas vão reconhecer não só do Carreira Sem Fronteiras, mas recentemente também tivemos uma gravação dela de uma palestra que ela foi assistir do Yann LeCun, que agora é assim que a gente tem que se acostumar. Foi ela que me corrigiu, inclusive. Falei que os franceses são chatos com isso e eu ia ser também.
Vou acostumar, né? E você, no Carreira Sem Fronteiras, quando era Deve Sem Fronteiras, enfim, né? Detalhou sua trajetória e começou com filmes de ficção científica e te levou pra França, pra divisão computacional, incluindo trabalho por um tempo com drones militares. Mas pra quem não ouviu o episódio, que o link tá na descrição aqui, quer contar a versão resumida de como você chegou até Paris e o que você faz hoje em dia? É.
Com certeza. Da ficção, veio a paixão pela robótica. E da robótica, eu entrei na parte de visão computacional. A visão computacional são os olhos do robô. E vindo do Brasil, que é um ambiente muito difícil de trabalhar com hardware. Hardware em si é muito difícil de trabalhar. Software é muito mais fácil de você tentar de novo, né? Ou tentar ativar o erro. E eu fiz o Mecatron com a Renault RB. Participei de equipe de robótica. Depois vim fazer o mestrado aqui na França.
e finalmente comecei meu doutorado com visão computacional e machine learning, que era uma área que lá em 2016 estava crescendo mais e mais, e eu queria muito participar desse crescimento, e eu achei que com o doutorado eu ia ter muita chance de trabalhar com isso na indústria. Uma vantagem de trabalhar com isso aqui na França, no doutorado, é que eles fazem um doutorado mais rápido, um doutorado de três anos,
que a ideia é você ter uma abertura mais rápida para trabalhar depois, trabalhar na indústria, não necessariamente ser pesquisador. Então esse foi o interesse também de vir para a França. E aí depois eu comecei a trabalhar numa startup para desenvolvimento de solução para Smart City, para detecção de pessoas e veículos, para contagem, detecção de lixo, essas coisas. Eu mexi muito com detecção de objetos e tracking. E agora eu estou trabalhando na Samp já há sete meses, aí eu pulei do 2D para 3D.
Maravilha, e para o pessoal que fica na dúvida, a gente teve alguns episódios já sobre visão computacional aqui no programa, inclusive com o Diogo, que trabalha lá na meta, fazendo ali a parte dos óculos e tudo mais, mas enfim, pesquisa em visão computacional, e agora também, falamos com você no Deve Sem Fronteiras, Barra Carreira Sem Fronteiras, agora voltando...
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Chapter 2: How did Marcela Carvalho transition from fiction to machine learning?
um muro, essas coisas, então a gente vai dar essa noção semântica. Para fazer isso, a gente trabalha em 3D, a gente alimenta uma, no caso aqui a gente está falando sobre ar, então vamos falar sobre ar, um modelo com essa nuvem de pontos e aí a gente pode depois falar um pouquinho como a gente alimenta esse modelo, porque é super interessante também.
Porque a nuvem de pontos é um dado não estruturado. E é bem interessante quais são as técnicas para fazer um modelo e entender isso de forma mais estruturada. Mas, para o que eu faço, ou a gente faz isso, né? A gente coloca essa nuvem de pontos inteira no modelo e ele vai sair, em vez de sair só X, Y, Z, R, G, B para cada ponto, vai sair também uma classe para cada ponto. Então, para cada pontinho ali vai sair uma classe, ah, container, ah, válvula, ah,
Muro. Ah. Chão. E aí o que eu faço na empresa. Para mudar para a parte 2D mesmo. Eu pego essa nuvem de pontos. E o que você. Digamos. O que você veria na sua tela. Que já é a projeção 2D. Eu pego isso. E salvo na planta inteira. Com várias e várias imagens. Passo por um modelo 2D. E depois eu faço a projeção de retorno. Que a gente fala de Unprojection. Para você. Do 2D. Você voltar essa informação para o 3D. Parece muito simples. Quando a gente fala assim. É.
Mas é bem complexo por trás, porque você tem toda a física da lente que tirou aquela foto primeira, que fez a projeção para a posição do laser, que não tem o mesmo centro da câmera. E também como você representou aquela nuvem de pontos, a representação da nuvem de pontos, ela é em coordenadas da Terra, ou são coordenadas Lambertianas, né?
Então acaba complexificando um pouquinho mais. Mas para entender assim, uma imagem que eu vejo, aquela que a gente vê na tela, são normalmente uma matriz 2D com a informação RGB. Existem outras formas de salvar uma imagem, mas eu vou imaginar assim. Então é com isso que eu trabalho. E depois com a unprojection, né? Voltar para o 3D. Você falou sobre a anotação, essa anotação de container, de muro, o que é uma válvula e tal. Isso é feito manualmente por vocês?
Sim, a gente tem um engenheiro especialista nisso para fazer na casa, porque esse tipo de anotação, ele demanda uma expertise maior. Quando eu trabalhava na empresa antiga, a gente só trabalhava com 2D para detecção de objetos, era um bounding box.
E a gente fazia por fora, uma outra empresa, porque era uma expertise mais fácil de conseguir carro, pessoas e tudo. Agora não, a gente tem um software próprio, o software de 3D é todo feito em casa. E a anotação desses dados é feita por um engenheiro mesmo, de 5 anos.
Tadinho, ele faz toda a anotação 3D daquilo usando o código da gente, que também é bem complicado. Porque, veja só, o que a gente vê na tela é o 2D. Não interessa. A gente vai ver na tela a projeção 2D. Então, imagina você selecionar um container.
Quando você seleciona em 2D um container, um você está anotando, como é que você vai saber que você não está selecionando todos aqueles pixels lá atrás? Então, todos aqueles containers que estão escondidos lá atrás, sabe? Então, a gente tem o nosso software de anotação, ele leva em conta já a parte geométrica.
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Chapter 3: What are the daily tasks involved in Marcela's work with 3D and 2D data?
2D, e essa é a parte que eu estou trabalhando justamente, então o que eu desenvolvi até hoje na empresa, foi a parte de fazer a renderização em 2D de vários pontos de vista dentro da nuvem de pontos ou seja, traduzir
tirar muitas fotos dentro do ambiente, depois passar essas fotos por um modelo, como se fosse o Samtree, que é o que eu estou fazendo abertamente, com um label específico, por exemplo, agora a gente está atrás de saídas, então todas as placas de saída, coloco todas as minhas imagens ali, placas de saída, e depois, como eu tenho a transformação inversa, faço a transformação inversa,
salvo isso com uma nuvem de pontos, e aí essa nuvem de pontos, ela é colocada no nosso software, que é um software de rendering, de visualização. Então, sim, a gente usa Sentry, cheguei a usar o Dynov3, que a gente chegou a discutir também, eu e você, que é para conseguir features, para conseguir informações da imagem, também usei para tentar melhorar o modelo 3D. E essa é a minha função, é melhorar o modelo 3D com imagens, que até hoje não estava sendo usado na minha empresa.
Legal. Para quem ficou um pouco perdido, talvez, com as siglas, o SAM, SAM2, SAM3, são esses modelos lá da Meta, lançados open source, para fazer segmentação de imagens, inclusive de vídeos, né? Na versão mais nova tem de vídeos também. Então, ele fala, tipo, segmenta alguma coisa ali, aí você pode falar, ah, isso daqui é uma pessoa, isso daqui é um cachorro, etc., né?
Isso. E o legal dele é que ele traz a ideia daquele open vocabulary, o vocabulário aberto. A ideia é que você colocaria qualquer palavra e ele não é fechado àquelas palavras que você coloca. Ele vai tentar encontrar semanticamente a palavra mais perto da que você pediu para tentar achar na imagem o que se parece mais com aquilo. Aí a gente entra nesse mundo de modelos de visão e linguagem.
Que eu tenho perguntas também pra fazer. Mas é curioso que teve muita coisa que você falou que parece super distante da realidade de todo mundo, assim, né? Os termos, as técnicas, mas nada disso é, né? Você falou do LiDAR, por exemplo, atrás de todo iPhone, Android deve ter vários também que tem, né? Mas tem aquela bolinha preta que é isso, ele dispara o laser, o laser volta e ele vê com a distância o tempo que demorou e ele mede, né? E uma coisa que eu nunca tinha considerado, que agora soa bastante óbvio, é que a câmera tem que compensar porque o laser não sai da câmera, sai do lado da câmera.
Certo? Exatamente. Então, ele mede e você compensa isso por motivos da câmera. Isso é muito interessante. Isso. E uma outra coisa que você comentou também, né? Vocês trabalham com... Você falou de 9 pontos. É aquele Gaussian Splat? Olha, ótima pergunta. Gaussian Splat, sim. A gente tá com... Sim, sim, sim, sim. Ó, tá. Eu vou parar aqui pra bater palmas pro Gaussian Splat do Marcos. Muito bom, Marcos. Atualizadíssimo. Muito bom. Tá vendo? Porque isso... E aí, outra coisa que as pessoas também certamente já viram
que é uma representação... Os pixels são tridimensionais, certo? Para dar a sensação de tridimensionalidade de um ambiente. Mas se você virar um pouquinho de lado assim, distorce tudo. Os pixels só encaixam se estiver na posição certinha. Então, imagino que as pessoas tenham visto isso já também. Então, tem várias coisinhas aqui que a gente está falando. Estou tentando só tangibilizar um pouquinho para o pessoal sacar que, sim, faz parte do dia a dia. É uma coisa que é menos distante do que a gente imagina, mas não quis te interromper. Fala dos Gaussian Splats, então.
Não, é muito legal, super legal você trazer isso no podcast. O que a gente mais conhece da representação de nuvem de pontos é, assim, é muito feio ver os pontos, né? Os pontos são meio esparsos, não é tudo grudadinho, não é que nem numa imagem que fica tudo uma do lado da outra. Quando você vê uma nuvem de pontos, ela é esparsa, significa que ela está um pouquinho longe, então você acaba vendo pixels estando lá de trás.
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Chapter 4: How does the integration of cameras and LiDAR work in computer vision?
Você vai imaginar um pontinho com um circulozinho que pode se achatar ou ficar mais longo e uma transparência para cada ponto. E aí a sobreposição de cada um desses pontos que podem estar do lado, esse circulozinho transparente, ele pode interagir com o de trás, ele vai formar uma imagem. Isso dá esse efeito de quando você gira o objeto na cena, ele brinca com a luz da imagem. E aí dá esse efeito muito mais...
Fino... O resultado visual... Então a gente está trabalhando com isso agora... Espero que a gente consiga... Mas como é gerado isso... Você começa com um número fixo de pontos... Digamos assim... Uma nuvem de pontos... Num site da gente... Num sítio da gente... Tem cerca de... Vamos chutar aí... Que é o que eu estou trabalhando agora... 50 milhões de pontos... Tá...
A gente vai começar o Goshen Splatting com, sei lá, 5 mil pontos. E o que ele vai fazer é ele vai levar em conta o aspecto geométrico da cena e as cores da cena. E vai criando mais e mais pontos com essas informações que a gente falou. Posição, opacidade, cor e covariança, forma. Para melhorar como você vê cada parte da cena. É meio complexo assim de pensar. Mas eu acho que se alguém ver um videozinho fica mais fácil.
E ele vai gerando... Mais e mais e mais pontos... Para melhorar... Como se fosse melhorar... A resolução... Então é como se você começasse... Com uma imagem... Com resolução muito baixa... Que tem poucos pontos... Ou seja... Pixels muito grandes... E depois você vai gerando... De forma inteligente... E é com o Learning Rate... Com a otimização... Mais pontos... Para você ter uma imagem... Mais bonita... E eu falo bonita... Porque a gente usa... Uma função de perda... Que é para justamente medir... Essa imagem... Ela tem desenhos finos... Ela tem formas... Bem definidas...
As cores têm uma informação que dá esse lado visual forte. E quando você vai criar ali os seus modelos, enfim, seja lá o que você for fazer naquele momento, hoje em dia, o que você tem usando de ferramental, de stack? É PyTorch mesmo?
Sim, é PyTorch. Eu vi que o Jaxx cresceu muito, mas a gente está usando muito PyTorch ainda. Nossa empresa, a gente só usa o PyTorch e ferramentas associadas, visualização, TensorBoard, MLflow, que é gratuito. A gente tentou usar o Waits and Buys para quem está usando muito legal essa ferramenta, mas é muito caro. Eu não me lembro o preço por pessoa.
Mas eles são muito legais, a gente teve reunião com eles, é uma ferramenta absurda. A gente usa MLflow e na empresa onde eu trabalhava antes, a gente transformava nossos modelos em ONNX, que é da Microsoft, para reduzir o modelo, porque a gente colocava os modelos em Edge Computing, era numa plaquinha. Mas essas são as ferramentas principais que a gente usa.
Legal. E quando um modelo está pronto, que você vai jogar ele em prod, ou um modelo que já está rodando hoje em produção, o que você acha que, pelo menos na análise, quando você está ali fazendo que esse modelo potencialmente pode ir para a produção, o que é o principal desafio? O que é o problema que você tem que resolver? O principal é ruído?
alinhamento dos containers, é uma classe que é muito rara. E também tem a questão de qual é o erro que é aceitável e o erro que não pode ser aceitável de maneira nenhuma. Acho que você falou um pouquinho de cada coisa. Acho que o maior desafio é essa parte de classes que são sub-representadas e aí são difíceis de aprender.
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Chapter 5: What challenges are faced when annotating 3D data?
E às vezes a gente tem objetos que são iguais, que estão juntos, coladinhos, e a gente tem que separar os dois. Então esse limite aí, como fazer esse limite, é uma coisa que demanda bastante modelo. E aí vem o outro desafio, que eu acho que pensando agora talvez seja um dos maiores, é que as nuvens de pontos são assim muito grandes.
pesadíssimas para colocar no modelo, você não consegue colocar uma nuvem de pontos inteira no modelo para você ter essa informação de hierarquia, por exemplo, uma imagem você consegue colocar várias imagens num modelo só, né? É dependendo da memória que você tem, mas em geral você consegue.
a nuvem de pontos não, você tem que separar nisso você perde uma informação hierárquica muito grande, então a gente, isso agora eu tô pensando assim, acho que tem o maior desafio é como você lida com essa hierarquia de coisa por exemplo, o container, quando ele é muito grande você não consegue ver ele inteiro o modelo não consegue ver ele inteiro em um passe só, então como é que você vai ligar dois passes e falar que aquilo é o container existem vários métodos diferentes pra tentar entender isso mas esse é o super desafio que a gente tem
E como juntar, né? Fusionar todas as informações depois. E esse desafio é porque, se você tem, por exemplo, você falou dos 50 milhões de pontos, né? Cada um deles tem o XYZ, R, G e B, e aí essa informação toda não cabe para o modelo processar e, a partir disso, ele poder trabalhar, é isso?
Exatamente. Digamos que eu dei essa nuvem de dados inteira. Objetos maiores vão ter um peso muito maior pra esses modelos do que os objetos pequenininhos. E pra, assim, imagina se a gente tem a memória o suficiente, né? Então a gente ia overfitar muito rápido nos objetos grandes, mas de qualquer jeito esse é um problema muito grande e não cabe. A maioria das nuvens de pontos que a gente tem não cabem diretamente no modelo só. Então o que a gente faz são técnicas que são super legais.
Para diminuir, para dar um sample, né? Essas nuvens de pontos. E aí a gente entra nas Octrees. Não sei se vocês já escutaram falar em Octree. Acho que não. Nossa, a ideia é legal demais. A ideia é você dividir o espaço. O que acontece? Imagina a nuvem de pontos num espaço. Vamos lá, a gente tem um site industrial, né? Nas coordenadas da Terra.
Então tá ali, vamos definir uma bounding box 3D. Não vai sair dali, só que os pontos, eles são espaços, não estão estruturados. Vamos tentar organizar aquilo ali. Se a gente fizer voxels e preencher aquilo ali com voxel, voxel é um pixel em 3D. Pixel é uma informação X e Y, né? Em 3D ele tem um Zzinho também. Então a gente vai fazer um voxel, uma caixinha de, por exemplo, 2 centímetros. Então cada 2 centímetros, todos os pontinhos que estão em cada 2 centímetros vão pertencer a um voxel.
Isso já é uma forma de organizar esse ambiente. Então, a gente consegue já organizar um pouquinho só fazendo essas caixinhas, né? Imagina você colocar várias caixinhas nesse ambiente e colocar vários pixels dentro. Pronto, já organizei um pouquinho. Perdi, fiz um downsamplezinho, mas perdi um pouquinho em resolução, mas ainda tá legal, dependendo do tamanho da caixinha que eu coloquei. Só que, quando eu coloquei essas caixinhas, eu coloquei um monte de caixinha em lugar onde não tinha informação nenhuma, em um monte de espaço vazio.
Onde tem ar. E isso está ocupando espaço na memória. Qual uma forma super legal de organizar isso? Usando Octrees. Octrees é uma forma de organizar isso como se fossem árvores. Então, a primeira coisa que você vai fazer, em vez de colocar várias caixinhas, você vai começar com uma caixona. E aí você olha dentro dessa caixona. Tem informação? Se tem informação, vamos dividir. Então, vamos dividir em quatro. Pronto. Agora temos quatro caixas menores, né?
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Chapter 6: How is Gaussian Splatting changing the representation of 3D data?
Você não vai me contar que você invertiu uma árvore binária aqui. Não cheguei a inverter, mas eu andei, tipo, vamos achar. Mas assim, achei legal, porque o que eu gostei muito do 3D, de trabalhar com 3D, foi que esse conhecimento em estruturas de dados é muito útil. Coisa que eu não estava usando tanto em 2D, no meu trabalho antigo. Mas eu acho que é porque o use case do meu trabalho antigo realmente não precisava disso. Existem muitas coisas no 2D que precisam.
Mas eu tô achando muito legal, assim, como esse conhecimento, que eu não gostaria de falar isso, mas esse conhecimento do Lit Coach tá ajudando.
Que ele vai reforçando assim, sabe? É você que financia isso daí. Mas é legal assim, até útil é útil. Marcela, você contando de tudo que você vem fazendo na empresa nova, na Simp, o que me parece, me corrija se eu estiver errado, é que isso é uma coisa meio que intermediária, no sentido que você pega ali o que vai ter nesse galpão, por exemplo...
o que exatamente vai ter, então, container, válvula, seja lá o que for, para otimizar espaços, talvez, a empresa que for usar o serviço final, e quem sabe até colocar robôs que vão lidar automaticamente com isso. É mais ou menos essa pegada ou foi para o caminho errado?
Não, acho que você veio no caminho certo. Aí a gente vai pra parte de como a gente atua no ambiente, né? A nossa empresa, ela não mexe com essa parte da atuação. Mas é um produto final, com certeza. Tava até lendo um artigo hoje sobre isso, que chegava nessa parte final. E eu vou explicar um pouquinho do caminho do que a gente faz pra chegar até exatamente essa aplicação do que você falou. E aí vou mexer um pouquinho com a gente. Que vocês adoram. Cadê o sininho, Marcos? Peraí que eu tava guardado. Cadê meu sininho? Tá aqui. Boa.
O que acontece? Os robôs, eles se deslocam 3D, né? Então, para eles entenderem uma cena 3D, é muito importante para que ele possa desenvolver seu algoritmo de slam ali, para andar, descobrir a cena e saber para onde ele vai.
Pronto, aí é o final. Como é que a gente entra nisso? É da forma como a gente vai colocar o robô para... O robô não, né? O algoritmo vai enviar o robô para algum lugar para entender aquela cena. Então, a gente recebe uma nuvem de pontos. Uma nuvem de pontos boba, né? Uma nuvem de pontos que só tem informação XYZ e cor. Não tem nada ali. A primeira coisa que a gente faz é a anotação automática de todos aqueles equipamentos por instância. Pronto, a gente começa a ter um pouquinho mais de inteligência naquela cena.
Agora, a parte legal, outra parte, a parte seguinte, né? Na sequência, é você adicionar a relação entre todos aqueles elementos. Então, vamos lá. A relação é o container tal fica ligado ao tubo tal, né?
e que está ligada a válvula tal e aí você vai criando essa ligação de relação entre os objetos da cena, que a gente chama de sujeito predicado é objeto, por exemplo o container tal está ligado ao tubo tal, e esse aí a gente chama de gráfico
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Chapter 7: What role do Video Language Models play in computer vision?
Exatamente, aí imagina o tanto que reduz isso em mão de obra, ou chegar lá no caminhão e, putz, não pode passar, tem que ser o menor, ah, volta tudo, poxa, alugou errado, não sei o que, não sei o que lá.
E Marcelo, trocando um pouquinho de assunto, dentro, claro, ainda de visão computacional, a gente viu nos últimos anos a aceleração toda de investimento, pesquisa em agenda inativa, o boom dos LLMs, e um campo que a gente tem escutado cada vez mais falar a respeito é o Division Language Models. E queria saber se você consegue contar pra gente um pouquinho o que esses modelos estão trazendo de novo, o que não dava pra fazer antes, as possibilidades que eles abrem.
A gente falou um pouquinho sobre o Samtree. O Samtree, ele é um visual language model. O que esses modelos fazem é, eles colocam no mesmo espaço semântico o texto e a imagem. Então, eles conseguem comparar esses dois e gerar um output.
Pensando muito rápido em nuvem de pontos, o que a gente tem ali, é como se eu falasse assim, eu quero detectar os extintores de incêndio. Extintor de incêndio é o texto, e aí eu tenho todo o meu, a nuvem de pontos, eu levo os dois para um espaço semântico, espaço latente, só que esse espaço latente é compatível, e eu vou comparar meus vetorzinhos do texto com o meu vetor ali da nuvem de pontos, e vou encontrar onde eles mais se aproximam, porque eu estou procurando o que tem...
mais parecido do texto com o que veio da nuvem de pontos isso aí é o que é interessante do video language model agora misturei com a nuvem de pontos, mas é o que eu faço com o sem2 para 2D então eu pego várias imagens da nuvem de pontos, passo pelo sem2 procurando extintores de incêndio ou qualquer coisa assim, encontro todas as instâncias, faço uma mascarazinha e depois eu faço a unprojection para 3D
E aí, esse crescimento das Video Language Models, o que é interessante para a gente foi o desenvolvimento maior com algo que é o vocabulário aberto, que a gente não vai precisar retreinar cada modelo no nosso dataset, anotar tudo. O que é interessante é isso, eu poder pegar o modelo, usar nas nossas imagens e dar certo.
Foi o que aconteceu com a gente. E aí eu posso só pegar também um modelo e fazer um treinamentozinho a mais, um fine tuningzinho, que ele vai funcionar melhor no nosso tipo de dados. A facilidade disso é você conseguir essa generalização, né? Extrair mais informação das imagens, ligando o contexto. Em vez de ter que sair escrevendo para cada extintor de incêndio, cada coisinha, isso para cada classe diferente que você queira introduzir o seu modelo.
Uma que você me fez pensar aqui, com tudo isso que você está desenvolvendo aí, os seus modelos, me parecem, pelo que a gente está falando, ser coisas gigantescas. Tem como vocês rodarem isso local? Vocês têm clusters para isso? Ou é tudo na nuvem mesmo?
O treinamento todo é local. Caramba. É porque a gente não coloca... Mas é aí que a gente entra na parte de... Como que a gente coloca os dados dentro dos modelos, né? E aí é essa parte que a gente falou um pouquinho do...
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Chapter 8: What advice does Marcela give for newcomers in computer vision?
E aí é esse problema que a gente tem com os limites... Porque a gente não consegue ter o objeto todo... Então a gente também baseia... Na parte geométrica... E aí na parte de inferência... Primeiro a gente roda essa parte do modelo... De machine learning... E depois a gente vem ver a consistência geométrica... Dos objetos... A pipeline é bem complexa... Tem vários filtros dentro... Porque esse desafio de ter uma planta muito grande... Dificulta muito o trabalho... Não dá para entender muito bem a cena...
É difícil conseguir informação 3D, mais cenas para trabalhar. Então, essa parte da generalização é difícil e acaba sendo uma pipeline até longa. Mas, normalmente, digamos assim, temos um novo cliente. A gente conseguiu a planta em 3D, RGB XYZ, uma noite, no outro dia ele vai ter o resultado dele. Mais ou menos isso. Não me lembro exatamente quantas horas demora por sítio industrial, mas de um dia para o outro ele vai ter o resultado. Mas é assim, é por partes.
Bem legal, bem interessante mesmo.
E uma coisa que o nosso amigo, na verdade o seu amigo, que você foi nossa representante internacional aí na França, né? Fui lá ver a palestra do Ian LeCun e tudo mais, já teve outras ocasiões, inclusive, de estar no mesmo lugar que ele. Ele fala muito sobre a questão dos world models, né? Os modelos de mundo, que talvez o representante mais popular hoje em dia seja o GEPA, né? Um dos papers que ele publicou
lá pela meta, enfim, com o pessoal tentando chegar nesse caminho. Como você está vendo essa questão hoje em dia da evolução? Porque me parece ser talvez o próximo passo, o passo atual barra próximo passo da pesquisa em, não sei se entra em visão computacional apenas, mas em IA como um todo, de modelos generalistas que conseguem ter uma noção maior do mundo.
Você chegou a mergulhar na questão do JEPA e como você está vendo esse ecossistema de world models para ser usado na prática mesmo com situações úteis do dia a dia? Lembrando que existe o VJEPA, que é específico de vídeo, né? Também, exato.
Eu só vi passar... Não cheguei a mexer... Nem ler o paper... Só vi artigos sobre... Eu estou assistindo como... Aquela espectadora que... Está doida para testar...
Se sair alguma coisa que vale a pena, vou testar. Mas eu assisto... É como a evolução de pessoas maiores, empresas maiores que têm mais financiamento que eu. Ver o que eles estão fazendo para a gente tentar acompanhar. Essa é a minha forma de ver.
E dentro dessa, minha última pergunta para você é que você dedicou a sua carreira inteira até aqui no segmento de engenharia de aprendizado de máquina, visão computacional, o que quer dizer que você já tinha pelo menos algumas das ferramentas para não ter que partir do zero para entender como tirar proveito, moldar o que tem aparecido nos últimos anos?
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