Distance to center of mass encoding for instance segmentation (2018)
- Autores:
- Autor USP: WOLF, DENIS FERNANDO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/ITSC.2018.8569704
- Assuntos: PROCESSAMENTO DE IMAGENS; PROPOSIÇÃO; SEMÂNTICA; IMAGEM; REDES NEURAIS; CODIFICAÇÃO
- Agências de fomento:
- Idioma: Inglês
- Imprenta:
- Editora: IEEE
- Local: Los Alamitos, CA
- Data de publicação: 2018
- Fonte:
- Título do periódico: Proceedings
- ISSN: 2153-0017
- Nome do evento: IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems - ITSC
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
-
ABNT
WATANABE, Thomio e WOLF, Denis Fernando. Distance to center of mass encoding for instance segmentation. 2018, Anais.. Los Alamitos, CA: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ITSC.2018.8569704. Acesso em: 19 set. 2024. -
APA
Watanabe, T., & Wolf, D. F. (2018). Distance to center of mass encoding for instance segmentation. In Proceedings. Los Alamitos, CA: IEEE. doi:10.1109/ITSC.2018.8569704 -
NLM
Watanabe T, Wolf DF. Distance to center of mass encoding for instance segmentation [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ITSC.2018.8569704 -
Vancouver
Watanabe T, Wolf DF. Distance to center of mass encoding for instance segmentation [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ITSC.2018.8569704 - Localization and mapping in urban environments using mobile robots
- Monitoramento de ambientes internos utilizando robôs móveis
- Automatic semantic waypoint mapping applied to autonomous vehicles
- Road detection using high resolution LIDAR
- Exploiting fully convolutional neural networks for fast road detection
- Desvio de obstáculos utilizando um método estéreo semi-global
- Vehicle detection with planar laser using different machine learning techniques
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Informações sobre o DOI: 10.1109/ITSC.2018.8569704 (Fonte: oaDOI API)
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