Software, visão computacional e uma base em automação industrial.Software, computer vision, and a background in industrial automation.

Comecei comparando o que cada método destaca em diferentes arquiteturas, CNNs e Transformers, sobre a mesma amostra de imagens, observando não só a aparência dos mapas, mas como as explicações se comportam quando o mesmo método muda de arquitetura. I started by comparing what each method highlights across different architectures, CNNs and Transformers, over the same sample of images, looking not just at how the maps appear but at how the explanations behave when the same method moves to a different architecture.

Mais recentemente, apliquei essa mesma investigação a um problema real de detecção de câncer em imagens médicas. Treinei e comparei várias CNNs grandes, olhei onde cada uma erra e quais erros se repetem entre elas, e usei Grad-CAM e Occlusion para checar se a atenção do modelo realmente recai sobre a lesão, nos acertos e nos erros. More recently, I applied that same investigation to a real cancer-detection problem in medical imaging. I trained and compared several large CNNs, looked at where each one fails and which errors repeat across them, and used Grad-CAM and Occlusion to check whether the model's attention actually falls on the lesion, in both correct and incorrect predictions.

Nem todo método fecha com resultado limpo. Um deles ainda está travado num erro que reproduzi em implementações diferentes, e está registrado no caderno de experimentos como problema em aberto, não como resultado. A pesquisa, com os resultados. Not every method closes with a clean result. One of them is still stuck on an error I reproduced across different implementations, and it's written down in the experiment notebook as an open problem, not a result. The research, with results.