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  • Source: Neural Networks. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

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    • ABNT

      SANTOS, Fernando Pereira dos et al. Learning image features with fewer labels using a semi-supervised deep convolutional network. Neural Networks, v. 132, p. 131-143, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2020.08.016. Acesso em: 31 out. 2024.
    • APA

      Santos, F. P. dos, Zor, C., Kittler, J., & Ponti, M. A. (2020). Learning image features with fewer labels using a semi-supervised deep convolutional network. Neural Networks, 132, 131-143. doi:10.1016/j.neunet.2020.08.016
    • NLM

      Santos FP dos, Zor C, Kittler J, Ponti MA. Learning image features with fewer labels using a semi-supervised deep convolutional network [Internet]. Neural Networks. 2020 ; 132 131-143.[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2020.08.016
    • Vancouver

      Santos FP dos, Zor C, Kittler J, Ponti MA. Learning image features with fewer labels using a semi-supervised deep convolutional network [Internet]. Neural Networks. 2020 ; 132 131-143.[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2020.08.016
  • Source: Pattern Recognition. Unidade: ICMC

    Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      PONTI, Moacir Antonelli et al. A decision cognizant Kullback-Leibler divergence. Pattern Recognition, v. 61, n. Ja 2017, p. 470-478, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2016.08.018. Acesso em: 31 out. 2024.
    • APA

      Ponti, M. A., Kittler, J., Riva, M., Campos, T. de, & Zor, C. (2017). A decision cognizant Kullback-Leibler divergence. Pattern Recognition, 61( Ja 2017), 470-478. doi:10.1016/j.patcog.2016.08.018
    • NLM

      Ponti MA, Kittler J, Riva M, Campos T de, Zor C. A decision cognizant Kullback-Leibler divergence [Internet]. Pattern Recognition. 2017 ; 61( Ja 2017): 470-478.[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2016.08.018
    • Vancouver

      Ponti MA, Kittler J, Riva M, Campos T de, Zor C. A decision cognizant Kullback-Leibler divergence [Internet]. Pattern Recognition. 2017 ; 61( Ja 2017): 470-478.[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2016.08.018
  • Source: Proceedings. Conference titles: IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - ICASSP. Unidade: ICMC

    Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, BANCO DE DADOS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      PONTI, Moacir Antonelli e NAZARÉ, Tiago Santana de e KITTLER, Josef. Optical-flow features empirical mode decomposition for motion anomaly detection. 2017, Anais.. Piscataway: IEEE, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICASSP.2017.7952387. Acesso em: 31 out. 2024.
    • APA

      Ponti, M. A., Nazaré, T. S. de, & Kittler, J. (2017). Optical-flow features empirical mode decomposition for motion anomaly detection. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/ICASSP.2017.7952387
    • NLM

      Ponti MA, Nazaré TS de, Kittler J. Optical-flow features empirical mode decomposition for motion anomaly detection [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICASSP.2017.7952387
    • Vancouver

      Ponti MA, Nazaré TS de, Kittler J. Optical-flow features empirical mode decomposition for motion anomaly detection [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICASSP.2017.7952387

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