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  • Artigo de periodico

    A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation (2024)

    Ranieri, Caetano Mazzoni ; Souza, Thais Luiza Donega e ; Nishijima, Marislei ; Krishnamachari, Bhaskar ; Ueyama, Jó

    Fonte: Applied Intelligence. Unidades: ICMC, IRI, EACH

    Assuntos: ENCHENTES URBANAS, APRENDIZAGEM PROFUNDA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

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    • ABNT

      RANIERI, Caetano Mazzoni et al. A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation. Applied Intelligence, v. 54, p. 5536-5557, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10489-024-05466-2. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Ranieri, C. M., Souza, T. L. D. e, Nishijima, M., Krishnamachari, B., & Ueyama, J. (2024). A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation. Applied Intelligence, 54, 5536-5557. doi:10.1007/s10489-024-05466-2

    • NLM

      Ranieri CM, Souza TLD e, Nishijima M, Krishnamachari B, Ueyama J. A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation [Internet]. Applied Intelligence. 2024 ; 54 5536-5557.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-024-05466-2

    • Vancouver

      Ranieri CM, Souza TLD e, Nishijima M, Krishnamachari B, Ueyama J. A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation [Internet]. Applied Intelligence. 2024 ; 54 5536-5557.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-024-05466-2

  • Artigo de periodico

    Validation of the Vigor-S image analysis system for the characterization of phytotoxicities in soybean seedlings (2024)

    Leite, Caroline Aparecida Moreira ; França-Neto, José de Barros ; Krzyzanowski, Francisco Carlos ; Gomes-Junior, Francisco Guilhien ; Lopes, Ivani de Oliveira Negrão ; Henning, Fernando Augusto

    Fonte: Journal of Seed Science. Unidade: ESALQ

    Assuntos: FITOTOXICIDADE, GERMINAÇÃO DE SEMENTES, IMAGEM DIGITAL, MUDAS, PLÂNTULAS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, SOJA

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    • ABNT

      LEITE, Caroline Aparecida Moreira et al. Validation of the Vigor-S image analysis system for the characterization of phytotoxicities in soybean seedlings. Journal of Seed Science, v. 46, p. 1-8, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/2317-1545v46279386. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Leite, C. A. M., França-Neto, J. de B., Krzyzanowski, F. C., Gomes-Junior, F. G., Lopes, I. de O. N., & Henning, F. A. (2024). Validation of the Vigor-S image analysis system for the characterization of phytotoxicities in soybean seedlings. Journal of Seed Science, 46, 1-8. doi:10.1590/2317-1545v46279386

    • NLM

      Leite CAM, França-Neto J de B, Krzyzanowski FC, Gomes-Junior FG, Lopes I de ON, Henning FA. Validation of the Vigor-S image analysis system for the characterization of phytotoxicities in soybean seedlings [Internet]. Journal of Seed Science. 2024 ; 46 1-8.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1590/2317-1545v46279386

    • Vancouver

      Leite CAM, França-Neto J de B, Krzyzanowski FC, Gomes-Junior FG, Lopes I de ON, Henning FA. Validation of the Vigor-S image analysis system for the characterization of phytotoxicities in soybean seedlings [Internet]. Journal of Seed Science. 2024 ; 46 1-8.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1590/2317-1545v46279386

  • Artigo de periodico

    Radiographic and spectral images of rice seeds and the photosynthetic efficiency of seedlings (2024)

    Silva, Artur Sousa ; Cicero, Silvio Moure ; Gomes Junior, Francisco Guilhien

    Fonte: Scientia Agricola. Unidade: ESALQ

    Assuntos: ARROZ, FLUORESCÊNCIA, CLOROFILA, MUDAS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RAIOS X, SEMENTES

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    • ABNT

      SILVA, Artur Sousa e CICERO, Silvio Moure e GOMES JUNIOR, Francisco Guilhien. Radiographic and spectral images of rice seeds and the photosynthetic efficiency of seedlings. Scientia Agricola, v. 81, p. 1-10, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1678-992X-2022-0029. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Silva, A. S., Cicero, S. M., & Gomes Junior, F. G. (2024). Radiographic and spectral images of rice seeds and the photosynthetic efficiency of seedlings. Scientia Agricola, 81, 1-10. doi:10.1590/1678-992X-2022-0029

    • NLM

      Silva AS, Cicero SM, Gomes Junior FG. Radiographic and spectral images of rice seeds and the photosynthetic efficiency of seedlings [Internet]. Scientia Agricola. 2024 ; 81 1-10.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1678-992X-2022-0029

    • Vancouver

      Silva AS, Cicero SM, Gomes Junior FG. Radiographic and spectral images of rice seeds and the photosynthetic efficiency of seedlings [Internet]. Scientia Agricola. 2024 ; 81 1-10.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1678-992X-2022-0029

  • Trabalho de evento

    An algorithm to train unrestricted sequential discrete morphological neural networks (2024)

    Marcondes, Diego ; Feldman, Mariana de Sousa ; Barrera, Junior

    Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morphology - DGMM. Unidade: IME

    Assuntos: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS

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    • ABNT

      MARCONDES, Diego e FELDMAN, Mariana de Sousa e BARRERA, Junior. An algorithm to train unrestricted sequential discrete morphological neural networks. 2024, Anais.. Cham: Springer, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_14. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Marcondes, D., Feldman, M. de S., & Barrera, J. (2024). An algorithm to train unrestricted sequential discrete morphological neural networks. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-57793-2_14

    • NLM

      Marcondes D, Feldman M de S, Barrera J. An algorithm to train unrestricted sequential discrete morphological neural networks [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_14

    • Vancouver

      Marcondes D, Feldman M de S, Barrera J. An algorithm to train unrestricted sequential discrete morphological neural networks [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_14

  • Trabalho de evento

    The lattice overparametrization paradigm for the machine learning of lattice operators (2024)

    Marcondes, Diego ; Barrera, Junior

    Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morphology - DGMM. Unidade: IME

    Assuntos: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, OPERADORES

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    • ABNT

      MARCONDES, Diego e BARRERA, Junior. The lattice overparametrization paradigm for the machine learning of lattice operators. 2024, Anais.. Cham: Springer, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_16. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Marcondes, D., & Barrera, J. (2024). The lattice overparametrization paradigm for the machine learning of lattice operators. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-57793-2_16

    • NLM

      Marcondes D, Barrera J. The lattice overparametrization paradigm for the machine learning of lattice operators [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_16

    • Vancouver

      Marcondes D, Barrera J. The lattice overparametrization paradigm for the machine learning of lattice operators [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_16

  • Dissertação (Mestrado)

    3D Facial Reconstruction from Point Clouds with Hermite Radial Basis Functions and Multilevel Partition of Unity (2024)

    Tubone, Guilherme Hideo; Batista Neto, Joao do Espirito Santo (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Assuntos: PERCEPÇÃO DA FACE, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, IMAGEM DIGITAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      TUBONE, Guilherme Hideo. 3D Facial Reconstruction from Point Clouds with Hermite Radial Basis Functions and Multilevel Partition of Unity. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02072024-085526/. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Tubone, G. H. (2024). 3D Facial Reconstruction from Point Clouds with Hermite Radial Basis Functions and Multilevel Partition of Unity (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02072024-085526/

    • NLM

      Tubone GH. 3D Facial Reconstruction from Point Clouds with Hermite Radial Basis Functions and Multilevel Partition of Unity [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02072024-085526/

    • Vancouver

      Tubone GH. 3D Facial Reconstruction from Point Clouds with Hermite Radial Basis Functions and Multilevel Partition of Unity [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02072024-085526/

  • Trabalho de evento-resumo

    Shape and size measurements of out-from-equilibrium Bose-Einstein condensates using image processing (2024)

    Venassi, João Pedro Gasparini; Bagnato, Vanderlei Salvador ; Telles, Gustavo Deczka

    Fonte: Program. Nome do evento: Encontro de Outono da Sociedade Brasileira de Física - EOSBF. Unidade: IFSC

    Assuntos: CONDENSADO DE BOSE-EINSTEIN, ÓPTICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

    PrivadoAcesso à fonteComo citar
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    • ABNT

      VENASSI, João Pedro Gasparini e BAGNATO, Vanderlei Salvador e TELLES, Gustavo Deczka. Shape and size measurements of out-from-equilibrium Bose-Einstein condensates using image processing. 2024, Anais.. São Paulo: Sociedade Brasileira de Física - SBF, 2024. Disponível em: https://sec.sbfisica.org.br/eventos/eosbf/2024/sys/resumos/R0303-1.pdf. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Venassi, J. P. G., Bagnato, V. S., & Telles, G. D. (2024). Shape and size measurements of out-from-equilibrium Bose-Einstein condensates using image processing. In Program. São Paulo: Sociedade Brasileira de Física - SBF. Recuperado de https://sec.sbfisica.org.br/eventos/eosbf/2024/sys/resumos/R0303-1.pdf

    • NLM

      Venassi JPG, Bagnato VS, Telles GD. Shape and size measurements of out-from-equilibrium Bose-Einstein condensates using image processing [Internet]. Program. 2024 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://sec.sbfisica.org.br/eventos/eosbf/2024/sys/resumos/R0303-1.pdf

    • Vancouver

      Venassi JPG, Bagnato VS, Telles GD. Shape and size measurements of out-from-equilibrium Bose-Einstein condensates using image processing [Internet]. Program. 2024 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://sec.sbfisica.org.br/eventos/eosbf/2024/sys/resumos/R0303-1.pdf

  • Artigo de jornal

    IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno] (2024)

    Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Bruno, Odemir Martinez

    Fonte: Jornal da USP. Unidade: IFSC

    Assuntos: FÍSICA, TEXTURA, CIÊNCIA, INOVAÇÃO, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, FÍSICA COMPUTACIONAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e BRUNO, Odemir Martinez. IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno]. Tradução . Jornal da USP, São Paulo, 2024. Disponível em: https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Scabini, L. F. dos S., & Bruno, O. M. (2024). IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno]. Jornal da USP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/

    • NLM

      Scabini LF dos S, Bruno OM. IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno] [Internet]. Jornal da USP. 2024 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/

    • Vancouver

      Scabini LF dos S, Bruno OM. IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno] [Internet]. Jornal da USP. 2024 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/

  • Dissertação (Mestrado)

    Explorando Características Radiômicas Profundas em Modelos de Aprendizado Profundo por meio de Imagens Médicas de COVID-19 (2024)

    Costa, Márcus Vinícius Lobo ; Traina, Agma Juci Machado (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, COVID-19, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      COSTA, Márcus Vinícius Lobo. Explorando Características Radiômicas Profundas em Modelos de Aprendizado Profundo por meio de Imagens Médicas de COVID-19. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22032024-142104/. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Costa, M. V. L. (2024). Explorando Características Radiômicas Profundas em Modelos de Aprendizado Profundo por meio de Imagens Médicas de COVID-19 (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22032024-142104/

    • NLM

      Costa MVL. Explorando Características Radiômicas Profundas em Modelos de Aprendizado Profundo por meio de Imagens Médicas de COVID-19 [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22032024-142104/

    • Vancouver

      Costa MVL. Explorando Características Radiômicas Profundas em Modelos de Aprendizado Profundo por meio de Imagens Médicas de COVID-19 [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22032024-142104/

  • Artigo de periodico

    Sticky multicolor mechanochromic labels (2024)

    Castro, Lucas Daniel Chiba de ; Engels, Tom A. P. ; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de ; Schenning, Albert P. H. J.

    Fonte: ACS Applied Materials and Interfaces. Unidade: IFSC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      CASTRO, Lucas Daniel Chiba de et al. Sticky multicolor mechanochromic labels. ACS Applied Materials and Interfaces, v. 16, n. 11, p. 14144-14151 + supporting information: S1-S12, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acsami.3c19420. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Castro, L. D. C. de, Engels, T. A. P., Oliveira Junior, O. N. de, & Schenning, A. P. H. J. (2024). Sticky multicolor mechanochromic labels. ACS Applied Materials and Interfaces, 16( 11), 14144-14151 + supporting information: S1-S12. doi:10.1021/acsami.3c19420

    • NLM

      Castro LDC de, Engels TAP, Oliveira Junior ON de, Schenning APHJ. Sticky multicolor mechanochromic labels [Internet]. ACS Applied Materials and Interfaces. 2024 ; 16( 11): 14144-14151 + supporting information: S1-S12.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acsami.3c19420

    • Vancouver

      Castro LDC de, Engels TAP, Oliveira Junior ON de, Schenning APHJ. Sticky multicolor mechanochromic labels [Internet]. ACS Applied Materials and Interfaces. 2024 ; 16( 11): 14144-14151 + supporting information: S1-S12.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acsami.3c19420

  • Dissertação (Mestrado)

    A real-time face analysis system for head poses classification (2024)

    Rojas Reinoso, Loubrys Lázaro; Bressan, Graça (Orientador)

    Unidade: EP

    Assuntos: FACE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

    Acesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ROJAS REINOSO, Loubrys Lázaro. A real-time face analysis system for head poses classification. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-26032024-112307/pt-br.php. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Rojas Reinoso, L. L. (2024). A real-time face analysis system for head poses classification (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-26032024-112307/pt-br.php

    • NLM

      Rojas Reinoso LL. A real-time face analysis system for head poses classification [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-26032024-112307/pt-br.php

    • Vancouver

      Rojas Reinoso LL. A real-time face analysis system for head poses classification [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-26032024-112307/pt-br.php

  • Artigo de periodico

    Use of the X-ray technique to evaluate the internal morphology of seeds of green manure species (2024)

    Zacharias, Marina Barros ; Cicero, Silvio Moure ; Gomes-Junior, Francisco Guilhien ; Forti, Victor Augusto; Silva, Josué Bispo da

    Fonte: Journal of Seed Science. Unidade: ESALQ

    Assuntos: ADUBO VERDE, ESTILOSANTE, FEIJÃO, GUANDU, MORFOLOGIA VEGETAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RAIOS X, SEMENTES, TREMOÇO

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ZACHARIAS, Marina Barros et al. Use of the X-ray technique to evaluate the internal morphology of seeds of green manure species. Journal of Seed Science, v. 46, p. 1-11, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/2317-1545v46280489. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Zacharias, M. B., Cicero, S. M., Gomes-Junior, F. G., Forti, V. A., & Silva, J. B. da. (2024). Use of the X-ray technique to evaluate the internal morphology of seeds of green manure species. Journal of Seed Science, 46, 1-11. doi:10.1590/2317-1545v46280489

    • NLM

      Zacharias MB, Cicero SM, Gomes-Junior FG, Forti VA, Silva JB da. Use of the X-ray technique to evaluate the internal morphology of seeds of green manure species [Internet]. Journal of Seed Science. 2024 ; 46 1-11.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1590/2317-1545v46280489

    • Vancouver

      Zacharias MB, Cicero SM, Gomes-Junior FG, Forti VA, Silva JB da. Use of the X-ray technique to evaluate the internal morphology of seeds of green manure species [Internet]. Journal of Seed Science. 2024 ; 46 1-11.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1590/2317-1545v46280489

  • Artigo de periodico

    Man-made object segmentation around reservoirs by an end-to-end two-phase deep learning-based workflow (2024)

    Hamidishad, Nayereh ; César Júnior, Roberto Marcondes

    Fonte: Journal of Applied Remote Sensing. Unidades: IME, EP

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RESERVATÓRIOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      HAMIDISHAD, Nayereh e CÉSAR JÚNIOR, Roberto Marcondes. Man-made object segmentation around reservoirs by an end-to-end two-phase deep learning-based workflow. Journal of Applied Remote Sensing, v. 18, n. artigo 018502, p. 1-20, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1117/1.JRS.18.018502. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Hamidishad, N., & César Júnior, R. M. (2024). Man-made object segmentation around reservoirs by an end-to-end two-phase deep learning-based workflow. Journal of Applied Remote Sensing, 18( artigo 018502), 1-20. doi:10.1117/1.JRS.18.018502

    • NLM

      Hamidishad N, César Júnior RM. Man-made object segmentation around reservoirs by an end-to-end two-phase deep learning-based workflow [Internet]. Journal of Applied Remote Sensing. 2024 ; 18( artigo 018502): 1-20.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1117/1.JRS.18.018502

    • Vancouver

      Hamidishad N, César Júnior RM. Man-made object segmentation around reservoirs by an end-to-end two-phase deep learning-based workflow [Internet]. Journal of Applied Remote Sensing. 2024 ; 18( artigo 018502): 1-20.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1117/1.JRS.18.018502

  • Dissertação (Mestrado)

    Métodos de aprendizado profundo para a escolha do parâmetro de regularização (2024)

    Souza, Emanuel Oliveira ; Helou, Elias Salomão (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Assuntos: PROBLEMAS INVERSOS, MÉTODOS DE REGULARIZAÇÃO E PENALIZAÇÃO, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SOUZA, Emanuel Oliveira. Métodos de aprendizado profundo para a escolha do parâmetro de regularização. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17072024-104240/. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Souza, E. O. (2024). Métodos de aprendizado profundo para a escolha do parâmetro de regularização (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17072024-104240/

    • NLM

      Souza EO. Métodos de aprendizado profundo para a escolha do parâmetro de regularização [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17072024-104240/

    • Vancouver

      Souza EO. Métodos de aprendizado profundo para a escolha do parâmetro de regularização [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17072024-104240/

  • Trabalho de evento-anais periodico

    Image segmentation by hierarchical layered oriented image foresting transform subject to closeness constraints (2024)

    Santos, Luiz Felipe Dolabela ; Kleine, Felipe Augusto de Souza; Miranda, Paulo André Vechiatto de

    Fonte: Lecture Notes in Computer Science. Nome do evento: International Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morphology - DGMM. Unidade: IME

    Assunto: PROCESSAMENTO DE IMAGENS

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SANTOS, Luiz Felipe Dolabela e KLEINE, Felipe Augusto de Souza e MIRANDA, Paulo André Vechiatto de. Image segmentation by hierarchical layered oriented image foresting transform subject to closeness constraints. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_26. Acesso em: 21 jul. 2024. , 2024

    • APA

      Santos, L. F. D., Kleine, F. A. de S., & Miranda, P. A. V. de. (2024). Image segmentation by hierarchical layered oriented image foresting transform subject to closeness constraints. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-57793-2_26

    • NLM

      Santos LFD, Kleine FA de S, Miranda PAV de. Image segmentation by hierarchical layered oriented image foresting transform subject to closeness constraints [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2024 ; 14605 338-349.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_26

    • Vancouver

      Santos LFD, Kleine FA de S, Miranda PAV de. Image segmentation by hierarchical layered oriented image foresting transform subject to closeness constraints [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2024 ; 14605 338-349.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_26

  • Artigo de periodico

    Meta-learners for few-shot weakly-supervised medical image segmentation (2024)

    Oliveira, Hugo Neves de ; Gama, Pedro Henrique Targino ; Bloch, Isabelle ; César Júnior, Roberto Marcondes

    Fonte: Pattern Recognition. Unidade: IME

    Assuntos: RECONHECIMENTO DE IMAGEM, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, IMAGEM POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      OLIVEIRA, Hugo Neves de et al. Meta-learners for few-shot weakly-supervised medical image segmentation. Pattern Recognition, v. 153, n. artigo 110471, p. 1-13, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110471. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Oliveira, H. N. de, Gama, P. H. T., Bloch, I., & César Júnior, R. M. (2024). Meta-learners for few-shot weakly-supervised medical image segmentation. Pattern Recognition, 153( artigo 110471), 1-13. doi:10.1016/j.patcog.2024.110471

    • NLM

      Oliveira HN de, Gama PHT, Bloch I, César Júnior RM. Meta-learners for few-shot weakly-supervised medical image segmentation [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 153( artigo 110471): 1-13.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110471

    • Vancouver

      Oliveira HN de, Gama PHT, Bloch I, César Júnior RM. Meta-learners for few-shot weakly-supervised medical image segmentation [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 153( artigo 110471): 1-13.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110471

  • Tese (Doutorado)

    Utilização de padrão discriminativo, lógica fuzzy e componentes conexos para identificação de planta em tempo real (2023)

    Dantas, Josué Leal Moura; Albertini, Bruno de Carvalho (Orientador)

    Unidade: EP

    Assuntos: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, VISÃO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

    Acesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      DANTAS, Josué Leal Moura. Utilização de padrão discriminativo, lógica fuzzy e componentes conexos para identificação de planta em tempo real. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-09112023-122005/. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Dantas, J. L. M. (2023). Utilização de padrão discriminativo, lógica fuzzy e componentes conexos para identificação de planta em tempo real (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-09112023-122005/

    • NLM

      Dantas JLM. Utilização de padrão discriminativo, lógica fuzzy e componentes conexos para identificação de planta em tempo real [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-09112023-122005/

    • Vancouver

      Dantas JLM. Utilização de padrão discriminativo, lógica fuzzy e componentes conexos para identificação de planta em tempo real [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-09112023-122005/

  • Tese (Doutorado)

    Classificação de imagens em fluxos de dados utilizando aprendizado profundo (2023)

    Silva Junior, Orlando da; Almeida Junior, Jorge Rady de (Orientador)

    Unidade: EP

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, APRENDIZAGEM PROFUNDA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

    Acesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SILVA JUNIOR, Orlando da. Classificação de imagens em fluxos de dados utilizando aprendizado profundo. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-23012024-101019/pt-br.php. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Silva Junior, O. da. (2023). Classificação de imagens em fluxos de dados utilizando aprendizado profundo (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-23012024-101019/pt-br.php

    • NLM

      Silva Junior O da. Classificação de imagens em fluxos de dados utilizando aprendizado profundo [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-23012024-101019/pt-br.php

    • Vancouver

      Silva Junior O da. Classificação de imagens em fluxos de dados utilizando aprendizado profundo [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-23012024-101019/pt-br.php

  • Dissertação (Mestrado)

    Rede especialista em segmentação automática da fossa craniana posterior na população pediátrica (2023)

    Pimenta, José Luiz Maciel; César Júnior, Roberto Marcondes (Orientador)

    Unidade: IME

    Assuntos: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS, RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, VISÃO COMPUTACIONAL

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PIMENTA, José Luiz Maciel. Rede especialista em segmentação automática da fossa craniana posterior na população pediátrica. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25032024-090338/. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Pimenta, J. L. M. (2023). Rede especialista em segmentação automática da fossa craniana posterior na população pediátrica (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25032024-090338/

    • NLM

      Pimenta JLM. Rede especialista em segmentação automática da fossa craniana posterior na população pediátrica [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25032024-090338/

    • Vancouver

      Pimenta JLM. Rede especialista em segmentação automática da fossa craniana posterior na população pediátrica [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25032024-090338/

  • Tese (Doutorado)

    Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures (2023)

    Ribeiro, Leo Sampaio Ferraz; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE SINAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, DESENHO, VISÃO COMPUTACIONAL, COMPUTAÇÃO GRÁFICA, RECONHECIMENTO DE IMAGEM

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      RIBEIRO, Leo Sampaio Ferraz. Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-161527/. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Ribeiro, L. S. F. (2023). Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-161527/

    • NLM

      Ribeiro LSF. Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-161527/

    • Vancouver

      Ribeiro LSF. Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-161527/

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