Self-supervised learning for astronomical image classification (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: HIRATA, NINA SUMIKO TOMITA - IME ; MARTINAZZO, ANA CAROLINA RODRIGUES CAVALCANTE - IME ; ESPADOTO, MATEUS - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1109/ICPR48806.2021.9412911
- Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ASTRONOMIA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2021
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: International Conference on Pattern Recognition - ICPR
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
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 abr. 2026. -
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 2026 abr. 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 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICPR48806.2021.9412911 - Deep learning for astronomical object classification: a case study
- Multiband image classification of astronomical objects
- Improving deep learning projections by neighborhood analysis
- Improving neural network-based multidimensional projections
- OptMap: using dense maps for visualizing multidimensional optimization problems
- Self-supervised dimensionality reduction with neural networks and pseudo-labeling
- Deep learning multidimensional projections
- Towards a quantitative survey of dimension reduction techniques
- Toward a quantitative survey of dimension reduction techniques
- Deep learning inverse multidimensional projections
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