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Trabalho de evento
Self-supervised learning for astronomical image classification (2021)
Martinazzo, Ana Carolina Rodrigues Cavalcante; Espadoto, Mateus ; Hirata, Nina Sumiko Tomita
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Pattern Recognition - ICPR. Unidade: IME
Assuntos: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ASTRONOMIA
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ABNT
MARTINAZZO, Ana Carolina Rodrigues Cavalcante e ESPADOTO, Mateus e HIRATA, Nina Sumiko Tomita. Self-supervised learning for astronomical image classification. 2021, Anais.. Piscataway: IEEE, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICPR48806.2021.9412911. Acesso em: 01 dez. 2025.
APA
Martinazzo, A. C. R. C., Espadoto, M., & Hirata, N. S. T. (2021). Self-supervised learning for astronomical image classification. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/ICPR48806.2021.9412911
NLM
Martinazzo ACRC, Espadoto M, Hirata NST. Self-supervised learning for astronomical image classification [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICPR48806.2021.9412911
Vancouver
Martinazzo ACRC, Espadoto M, Hirata NST. Self-supervised learning for astronomical image classification [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICPR48806.2021.9412911
Dissertação (Mestrado)
A self-supervised learning approach for astronomical images (2021)
Martinazzo, Ana Carolina Rodrigues Cavalcante; Hirata, Nina Sumiko Tomita (Orientador)
Unidade: IME
Assuntos: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, ASTRONOMIA, SOFTWARES, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
MARTINAZZO, Ana Carolina Rodrigues Cavalcante. A self-supervised learning approach for astronomical images. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-11012022-203357/. Acesso em: 01 dez. 2025.
APA
Martinazzo, A. C. R. C. (2021). A self-supervised learning approach for astronomical images (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-11012022-203357/
NLM
Martinazzo ACRC. A self-supervised learning approach for astronomical images [Internet]. 2021 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-11012022-203357/
Vancouver
Martinazzo ACRC. A self-supervised learning approach for astronomical images [Internet]. 2021 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-11012022-203357/
Artigo de periodico
On the discovery of stars, quasars, and galaxies in the Southern Hemisphere with S-PLUS DR2 (2021)
Nakazono, Lilianne Mariko Izuti ; Oliveira, C. Mendes de ; Hirata, Nina Sumiko Tomita ; Jeram, Sarik ; Queiroz, C. ; Eikenberry, Stephen ; Gonzalez, Anthony H. ; Abramo, Luis Raul Weber ; Overzier, Roderik ; Espadoto, Mateus ; Martinazzo, Ana Carolina Rodrigues Cavalcante; Sampedro, Laura ; Herpich, Fábio Rafael ; Fernandes, Felipe de Almeida ; Werle, Ariel ; Barbosa, Carlos Eduardo ; Sodre Junior, Laerte ; Lima, E V; Buzzo, Maria Luisa Gomes ; Cortesi, Arianna ; Menendez-Delmestre, Karin ; Akras, Stavros ; Alvarez-Candal, Alvaro ; Lopes, A R; Telles, Eduardo ; Schoenell, William ; Kanaan, Antonio ; Ribeiro, T
Fonte: Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. Unidades: IAG, IME, IF
Assuntos: AGLOMERADOS DE GALÁXIAS, QUASARES, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
NAKAZONO, Lilianne Mariko Izuti et al. On the discovery of stars, quasars, and galaxies in the Southern Hemisphere with S-PLUS DR2. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, v. 507, n. 4, p. 5847-5868, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/mnras/stab1835. Acesso em: 01 dez. 2025.
APA
Nakazono, L. M. I., Oliveira, C. M. de, Hirata, N. S. T., Jeram, S., Queiroz, C., Eikenberry, S., et al. (2021). On the discovery of stars, quasars, and galaxies in the Southern Hemisphere with S-PLUS DR2. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 507( 4), 5847-5868. doi:10.1093/mnras/stab1835
NLM
Nakazono LMI, Oliveira CM de, Hirata NST, Jeram S, Queiroz C, Eikenberry S, Gonzalez AH, Abramo LRW, Overzier R, Espadoto M, Martinazzo ACRC, Sampedro L, Herpich FR, Fernandes F de A, Werle A, Barbosa CE, Sodre Junior L, Lima EV, Buzzo MLG, Cortesi A, Menendez-Delmestre K, Akras S, Alvarez-Candal A, Lopes AR, Telles E, Schoenell W, Kanaan A, Ribeiro T. On the discovery of stars, quasars, and galaxies in the Southern Hemisphere with S-PLUS DR2 [Internet]. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. 2021 ; 507( 4): 5847-5868.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1093/mnras/stab1835
Vancouver
Nakazono LMI, Oliveira CM de, Hirata NST, Jeram S, Queiroz C, Eikenberry S, Gonzalez AH, Abramo LRW, Overzier R, Espadoto M, Martinazzo ACRC, Sampedro L, Herpich FR, Fernandes F de A, Werle A, Barbosa CE, Sodre Junior L, Lima EV, Buzzo MLG, Cortesi A, Menendez-Delmestre K, Akras S, Alvarez-Candal A, Lopes AR, Telles E, Schoenell W, Kanaan A, Ribeiro T. On the discovery of stars, quasars, and galaxies in the Southern Hemisphere with S-PLUS DR2 [Internet]. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. 2021 ; 507( 4): 5847-5868.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1093/mnras/stab1835
Trabalho de evento
Deep learning for astronomical object classification: a case study (2020)
Martinazzo, Ana Carolina Rodrigues Cavalcante; Espadoto, Mateus ; Hirata, Nina Sumiko Tomita
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications - VISIGRAPP. Unidade: IME
Assuntos: APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES NEURAIS, COMPUTAÇÃO GRÁFICA, VISÃO COMPUTACIONAL
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ABNT
MARTINAZZO, Ana Carolina Rodrigues Cavalcante e ESPADOTO, Mateus e HIRATA, Nina Sumiko Tomita. Deep learning for astronomical object classification: a case study. 2020, Anais.. Lisboa: SciTePress, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.5220/0008939800870095. Acesso em: 01 dez. 2025.
APA
Martinazzo, A. C. R. C., Espadoto, M., & Hirata, N. S. T. (2020). Deep learning for astronomical object classification: a case study. In Proceedings. Lisboa: SciTePress. doi:10.5220/0008939800870095
NLM
Martinazzo ACRC, Espadoto M, Hirata NST. Deep learning for astronomical object classification: a case study [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0008939800870095
Vancouver
Martinazzo ACRC, Espadoto M, Hirata NST. Deep learning for astronomical object classification: a case study [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0008939800870095
Trabalho de evento
Multiband image classification of astronomical objects (2019)
Martinazzo, Ana Carolina Rodrigues Cavalcante; Hirata, Nina Sumiko Tomita
Fonte: Anais estendidos. Nome do evento: Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI. Unidade: IME
Assuntos: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARTINAZZO, Ana Carolina Rodrigues Cavalcante e HIRATA, Nina Sumiko Tomita. Multiband image classification of astronomical objects. 2019, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2019.8314. Acesso em: 01 dez. 2025.
APA
Martinazzo, A. C. R. C., & Hirata, N. S. T. (2019). Multiband image classification of astronomical objects. In Anais estendidos. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sibgrapi.est.2019.8314
NLM
Martinazzo ACRC, Hirata NST. Multiband image classification of astronomical objects [Internet]. Anais estendidos. 2019 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2019.8314
Vancouver
Martinazzo ACRC, Hirata NST. Multiband image classification of astronomical objects [Internet]. Anais estendidos. 2019 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2019.8314

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