Knowledge distillation for reduced footprint semantic segmentation with the U-net (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: HIRATA, NINA SUMIKO TOMITA - IME ; ROSA, CIRO BATISTA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1145/3672608.3707773
- Subjects: COMPRESSÃO (COMPUTABILIDADE E COMPLEXIDADE); VISÃO COMPUTACIONAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: Symposium on Applied Computing - SAC
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
ROSA, Ciro e HIRATA, Nina Sumiko Tomita. Knowledge distillation for reduced footprint semantic segmentation with the U-net. 2025, Anais.. New York: ACM, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3672608.3707773. Acesso em: 28 fev. 2026. -
APA
Rosa, C., & Hirata, N. S. T. (2025). Knowledge distillation for reduced footprint semantic segmentation with the U-net. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3672608.3707773 -
NLM
Rosa C, Hirata NST. Knowledge distillation for reduced footprint semantic segmentation with the U-net [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2026 fev. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3672608.3707773 -
Vancouver
Rosa C, Hirata NST. Knowledge distillation for reduced footprint semantic segmentation with the U-net [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2026 fev. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3672608.3707773 - A framework for image segmentation with deep neural models on IoT devices
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Informações sobre o DOI: 10.1145/3672608.3707773 (Fonte: oaDOI API)
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