Combining YOLO and visual rhythm for vehicle counting (2023)
- Autores:
- Autores USP: HIRATA, NINA SUMIKO TOMITA - IME ; RIBEIRO, VICTOR NASCIMENTO - EP
- Unidades: IME; EP
- DOI: 10.5753/sibgrapi.est.2023.27473
- Assuntos: VISÃO COMPUTACIONAL; PROCESSAMENTO DE IMAGENS
- Agências de fomento:
- Idioma: Inglês
- Imprenta:
- Editora: SBC
- Local: Porto Alegre
- Data de publicação: 2023
- Fonte:
- Título do periódico: Anais estendidos
- Nome do evento: Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: bronze
-
ABNT
RIBEIRO, Victor Nascimento e HIRATA, Nina Sumiko Tomita. Combining YOLO and visual rhythm for vehicle counting. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2023.27473. Acesso em: 27 set. 2024. -
APA
Ribeiro, V. N., & Hirata, N. S. T. (2023). Combining YOLO and visual rhythm for vehicle counting. In Anais estendidos. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sibgrapi.est.2023.27473 -
NLM
Ribeiro VN, Hirata NST. Combining YOLO and visual rhythm for vehicle counting [Internet]. Anais estendidos. 2023 ;[citado 2024 set. 27 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2023.27473 -
Vancouver
Ribeiro VN, Hirata NST. Combining YOLO and visual rhythm for vehicle counting [Internet]. Anais estendidos. 2023 ;[citado 2024 set. 27 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2023.27473 - Multilevel training of binary morphological operators
- Subexpression and dominant symbol histograms for spatial relation classification in mathematical expressions
- On machine-learning morphological image operators
- Matching based ground-truth annotation for online handwritten mathematical expressions
- Mathematical symbol hypothesis recognition with rejection option
- Symbol detection in online handwritten graphics using faster R-CNN
- Programação automatica de maquinas morfologicas binarias baseada em aprendizado PAC
- Projeto automático de operadores: explorando conhecimentos a priori
- The use of high resolution images in morphological operator learning
- Morphological operator design from training data
Informações sobre o DOI: 10.5753/sibgrapi.est.2023.27473 (Fonte: oaDOI API)
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