Self-supervised temporal consistency applied to domain adaptation in semantic segmentation of urban scenes (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: OSÓRIO, FERNANDO SANTOS - ICMC ; BARBOSA, FELIPE MANFIO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10333056
- Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA; SEMÂNTICA
- Keywords: semantic segmentation; self-supervised learning; transfer learning; domain adaptation; temporal consistency
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2023
- Source:
- Título: Proceedings
- ISSN: 2643-685X
- Conference titles: Latin American Robotics Symposium - LARS
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
BARBOSA, Felipe Manfio e OSÓRIO, Fernando Santos. Self-supervised temporal consistency applied to domain adaptation in semantic segmentation of urban scenes. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10333056. Acesso em: 13 fev. 2026. -
APA
Barbosa, F. M., & Osório, F. S. (2023). Self-supervised temporal consistency applied to domain adaptation in semantic segmentation of urban scenes. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10333056 -
NLM
Barbosa FM, Osório FS. Self-supervised temporal consistency applied to domain adaptation in semantic segmentation of urban scenes [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2026 fev. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10333056 -
Vancouver
Barbosa FM, Osório FS. Self-supervised temporal consistency applied to domain adaptation in semantic segmentation of urban scenes [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2026 fev. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10333056 - Um estudo comparativo de métodos de deep learning aplicados à segmentação semântica de obstáculos, zonas seguras e não seguras para navegação a partir de dados RGB-D
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Informações sobre o DOI: 10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10333056 (Fonte: oaDOI API)
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