In defense of multimodal and temporal data for unsupervised domain adaptation (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: OSÓRIO, FERNANDO SANTOS - ICMC ; BARBOSA, FELIPE MANFIO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/LARS64411.2024.10786396
- Subjects: VEÍCULOS AUTÔNOMOS; ESPAÇO URBANO; APRENDIZAGEM
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2024
- Source:
- Título: Proceedings
- ISSN: 2643-685X
- Conference titles: Latin American Robotics Symposium - LARS
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
BARBOSA, Felipe Manfio e OSÓRIO, Fernando Santos. In defense of multimodal and temporal data for unsupervised domain adaptation. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/LARS64411.2024.10786396. Acesso em: 29 dez. 2025. -
APA
Barbosa, F. M., & Osório, F. S. (2024). In defense of multimodal and temporal data for unsupervised domain adaptation. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/LARS64411.2024.10786396 -
NLM
Barbosa FM, Osório FS. In defense of multimodal and temporal data for unsupervised domain adaptation [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LARS64411.2024.10786396 -
Vancouver
Barbosa FM, Osório FS. In defense of multimodal and temporal data for unsupervised domain adaptation [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LARS64411.2024.10786396 - 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/LARS64411.2024.10786396 (Fonte: oaDOI API)
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