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Desbalanceamento de classes: o que o SynBalance mostra
O SynBalance (ICCV Workshops 2025) usa imagens geradas para reforçar classes raras. No ImageNet-LT, a acurácia nelas sobe de 12,6% para 21,4%.
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ROSE: remover objetos em vídeo com dados 3D
O ROSE remove objetos de vídeos junto com sombras e reflexos, treinado com 16.678 pares renderizados em 3D. Veja os números e o que eles não provam.
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DAViD da Microsoft: visão treinada só com sintético
O DAViD, da Microsoft, treina profundidade, normais e máscara de pessoas com 300 mil imagens sintéticas. Veja os números, onde ele fica atrás e o limite.
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IA fantasma: o que se sabe de Builder.ai e Amazon
O caso da “IA fantasma”: o que a imprensa reportou sobre Builder.ai e o checkout da Amazon, o que foi contestado e o que isso ensina sobre transparência.
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Geo4D: reconstrução 4D treinada só com sintético
O Geo4D (ICCV 2025) reconstrói cenas 4D de vídeo monocular, treinado só com dados sintéticos. Veja os números em vídeos reais e onde ele falha.
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Big techs e dados sintéticos: o que há de evidência
Nvidia, Google e OpenAI falam de dados sintéticos. O que cada fonte realmente diz, o que é anúncio e o que é resultado, e o que isso significa para visão.
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Dados sintéticos em inspeção de qualidade
Em inspeção de qualidade, defeitos raros são o problema do dataset. O que um artigo do setor diz sobre dados sintéticos, e o que continua exigindo revisão.
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O limite dos dados reais, segundo Sutskever
Na NeurIPS 2024, Sutskever disse que o pré-treino como o conhecemos vai acabar: só há uma internet. O que a fala diz e o que ela não diz sobre visão.
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Infinigen: geração procedural de mundos 3D
O Infinigen (Princeton, CVPR 2023) gera cenas naturais 3D só por regras, sem assets externos. Veja o que o paper mediu, o que não mediu e o custo.
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LucidSim: imagens geradas no treino de um robô
O LucidSim (MIT CSAIL, CoRL 2024) treinou um robô quadrúpede só em simulação, com imagens geradas por IA. Veja os resultados, no real e no simulado.