ReP USP - Resultado da busca

Filtros : "MAC" "APRENDIZAGEM PROFUNDA" "Tese (Doutorado)" Removido: "meu" Limpar

Filtros

Tese (Doutorado)
Redes neurais de segmentação semântica de plantas daninhas usando mosaico de imagens de alta resolução espacial de um veículo aéreo não tripulado (2023)
Faria, Lilian Nogueira de; Hirata Júnior, Roberto (Orientador)
Unidade: IME
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, AGRICULTURA DE PRECISÃO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES NEURAIS, PLANTAS DANINHAS, SENSORIAMENTO REMOTO, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FARIA, Lilian Nogueira de. Redes neurais de segmentação semântica de plantas daninhas usando mosaico de imagens de alta resolução espacial de um veículo aéreo não tripulado. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22012024-083633/. Acesso em: 09 set. 2024.
APA
Faria, L. N. de. (2023). Redes neurais de segmentação semântica de plantas daninhas usando mosaico de imagens de alta resolução espacial de um veículo aéreo não tripulado (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22012024-083633/
NLM
Faria LN de. Redes neurais de segmentação semântica de plantas daninhas usando mosaico de imagens de alta resolução espacial de um veículo aéreo não tripulado [Internet]. 2023 ;[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22012024-083633/
Vancouver
Faria LN de. Redes neurais de segmentação semântica de plantas daninhas usando mosaico de imagens de alta resolução espacial de um veículo aéreo não tripulado [Internet]. 2023 ;[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22012024-083633/
Tese (Doutorado)
Overcoming challenging crban images: deep learning and data integration methods for detecting trees entangled with power lines (2023)
Oliveira, Artur André Almeida de Macedo ; Hirata Júnior, Roberto (Orientador)
Unidade: IME
Assuntos: APRENDIZAGEM PROFUNDA, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVEIRA, Artur André Almeida de Macedo. Overcoming challenging crban images: deep learning and data integration methods for detecting trees entangled with power lines. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22032024-184659/. Acesso em: 09 set. 2024.
APA
Oliveira, A. A. A. de M. (2023). Overcoming challenging crban images: deep learning and data integration methods for detecting trees entangled with power lines (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22032024-184659/
NLM
Oliveira AAA de M. Overcoming challenging crban images: deep learning and data integration methods for detecting trees entangled with power lines [Internet]. 2023 ;[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22032024-184659/
Vancouver
Oliveira AAA de M. Overcoming challenging crban images: deep learning and data integration methods for detecting trees entangled with power lines [Internet]. 2023 ;[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22032024-184659/

Biblioteca Digital de Produção Intelectual da Universidade de São Paulo 2012 - 2024