A comparative study on few-shot learning for retinal disease classification (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: HIRATA, NINA SUMIKO TOMITA - IME ; RIBEIRO, VICTOR NASCIMENTO - IME ; LIMA, FERNANDO GOUVEIA - IME ; MICHELASSI, RODRIGO DE CASTRO - IME ; RABELO, CARLOS ALBERTO MARQUES - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1109/SIBGRAPI67909.2025.11223370
- Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS; PROCESSAMENTO DE IMAGENS; MODELOS ANALÍTICOS; DOENÇAS; RETINA; GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL
- Keywords: Aprendizagem com poucos exemplos
- Language: Inglês
- Source:
- ISSN: 2377-5416
- Conference titles: Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
RIBEIRO, Victor Nascimento et al. A comparative study on few-shot learning for retinal disease classification. 2025, Anais.. [S.l.]: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI67909.2025.11223370. Acesso em: 12 jan. 2026. -
APA
Ribeiro, V. N., Lima, F. G., Michelassi, R. de C., Rabelo, C. A. M., & Hirata, N. S. T. (2025). A comparative study on few-shot learning for retinal disease classification. In . Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/SIBGRAPI67909.2025.11223370 -
NLM
Ribeiro VN, Lima FG, Michelassi R de C, Rabelo CAM, Hirata NST. A comparative study on few-shot learning for retinal disease classification [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI67909.2025.11223370 -
Vancouver
Ribeiro VN, Lima FG, Michelassi R de C, Rabelo CAM, Hirata NST. A comparative study on few-shot learning for retinal disease classification [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI67909.2025.11223370 - Combining YOLO and visual rhythm for vehicle counting
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Informações sobre o DOI: 10.1109/SIBGRAPI67909.2025.11223370 (Fonte: oaDOI API)
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