11ago2026
15:00 Defesa de Mestrado Sala 85 do IC2
Tema
Análise Comparativa de Redes Neurais Convolucionais para Super-Resolução de Imagens Naturais e Sísmicas
Aluno
Lucas de Magalhães Araujo
Orientador / Docente
Edson Borin - Coorientadora: Sandra Eliza Fontes de Avila
Breve resumo
Na última década, tem havido crescente número de publicações de Deep Learning aplicado a diferentes problemas da Geofísica. Porém, na maioria dos casos as técnicas são “emprestadas” de outro domínio — modelos de Visão Computacional, por exemplo, foram desenvolvidos no contexto de imagens ou vídeos, que têm características distintas das imagens sísmicas.
Esse trabalho se propõe a explorar explicitamente a questão da transferência de técnicas entre domínios. Em particular, vamos investigar o problema da Super-Resolução de Imagem Única, comparando o desempenho relativo de cinco arquiteturas de Redes Totalmente Convolucionais entre os domínios fotográfico e sísmico. Especificamente, a pergunta que norteou a pesquisa é se a ordenação de desempenho entre as diferentes arquiteturas irá se manter entre os domínios.
Para treinar e avaliar os modelos no domínio sísmico, construímos o conjunto Unicamp-NAMSS, composto de 2.588 imagens sísmicas migradas 2D, provenientes de 122 áreas de prospecção distribuídas pelo continente americano. Os dados foram coletados da plataforma NAMSS, balanceados, limpos e particionados em treino, validação e teste com independência geográfica entre as partições. No domínio fotográfico, utilizamos o conjunto DIV2K.
Quatro experimentos foram realizados: Super-Resolução com fatores de 2× e 4× em ambos os domínios. A comparação entre os modelos foi feita pelo método não paramétrico de Wilcoxon–Nemenyi–McDonald–Thompson. Não encontramos inversão na ordenação parcial de desempenho entre os domínios: se um modelo foi superior a outro no domínio fotográfico, também o foi no domínio sísmico.
As análises dos resultados também revelaram problemas com o conjunto DIV2K — nem todas as imagens do conjunto são verdadeiramente de alta resolução — e com as competições NTIRE — o conjunto DIV2K é muito pequeno para distinguir as diferentes técnicas da competição com significância estatística.
Banca examinadora
Titulares:
| Edson Borin | IC/UNICAMP |
| Alessandra Davólio Gomes | CEPETRO/UNICAMP |
| Alexandre Mello Ferreira | EEP/FUMEP |
Suplentes:
| Paula Sampaio Meirelles | CEPETRO/UNICAMP |
| Lucio Tunes dos Santos | IMECC/UNICAMP |