Semi-supervised object labeling on video data with collaborative classification and active learning (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: FERREIRA, JOÃO EDUARDO - IME ; PADILHA, BRUNO - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.5220/0013707800004000
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; GESTÃO DO CONHECIMENTO; BIG DATA; ANÁLISE DE DADOS; SOFTWARES; SISTEMAS COLABORATIVOS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: SciTePress
- Publisher place: Setúbal, Portugal
- Date published: 2025
- Source:
- Título: Proceedings
- ISSN: 2184-3228
- Conference titles: International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management - KMIS
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
PADILHA, Bruno e FERREIRA, João Eduardo. Semi-supervised object labeling on video data with collaborative classification and active learning. 2025, Anais.. Setúbal, Portugal: SciTePress, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.5220/0013707800004000. Acesso em: 31 dez. 2025. -
APA
Padilha, B., & Ferreira, J. E. (2025). Semi-supervised object labeling on video data with collaborative classification and active learning. In Proceedings. Setúbal, Portugal: SciTePress. doi:10.5220/0013707800004000 -
NLM
Padilha B, Ferreira JE. Semi-supervised object labeling on video data with collaborative classification and active learning [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 31 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0013707800004000 -
Vancouver
Padilha B, Ferreira JE. Semi-supervised object labeling on video data with collaborative classification and active learning [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 31 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0013707800004000 - Dependency management with WED-flow techniques and tools: a case study
- Collaborative classification for object labeling on expansible datasets
- WED-SQL: an intermediate declarative language for PAIS execution
- Modeling time-critical processes with WED-Flow
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Informações sobre o DOI: 10.5220/0013707800004000 (Fonte: oaDOI API)
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