No abstract

A retinopatia diabética (RD) é uma doença que vem crescendo a ritmos alarmantes. A falta de mão de obra especializada para diagnóstico, essencial para o tratamento bem-sucedido da doença, traz a necessidade de estudo de alternativas para o diagnóstico via meios computacionais. Neste trabalho, avaliamos o desempenho e custo de alternativas para o deploy de modelos de Deep Learning para classificação de RD. Através da escolha da melhor arquitetura, foi possível melhorar o desempenho em até 1,71 vezes, com redução de custo de 4,17%.

No abstract