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Trabalho de evento-anais periodico
Assessing advanced computer vision techniques in aerial imagery: a case study on transmission tower identification (2025)
Freire, Daniela Lopes ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Peterlevitz, Augusto José ; Chinelatto, Mateus Antonio ; Silva, Ricardo Dutra da ; Perea, Juan Fernando Rojas
Source: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Conference titles: Conference on Artificial Intelligence - EPIA. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, AERONAVES NÃO TRIPULADAS, LINHAS AÉREAS DE TRANSMISSÃO DE ENERGIA ELÉTRICA
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ABNT
FREIRE, Daniela Lopes et al. Assessing advanced computer vision techniques in aerial imagery: a case study on transmission tower identification. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-73500-4_16. Acesso em: 04 maio 2026. , 2025
APA
Freire, D. L., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Peterlevitz, A. J., Chinelatto, M. A., Silva, R. D. da, & Perea, J. F. R. (2025). Assessing advanced computer vision techniques in aerial imagery: a case study on transmission tower identification. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-73500-4_16
NLM
Freire DL, Carvalho ACP de LF de, Peterlevitz AJ, Chinelatto MA, Silva RD da, Perea JFR. Assessing advanced computer vision techniques in aerial imagery: a case study on transmission tower identification [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2025 ; 14968 184-196.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-73500-4_16
Vancouver
Freire DL, Carvalho ACP de LF de, Peterlevitz AJ, Chinelatto MA, Silva RD da, Perea JFR. Assessing advanced computer vision techniques in aerial imagery: a case study on transmission tower identification [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2025 ; 14968 184-196.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-73500-4_16
Dissertação (Mestrado)
Detecção de plantas daninhas utilizando imagens espectrais e Aprendizado Profundo (2024)
Marinho, Filipe Antunes; Castro Neto, Jarbas Caiado de (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PLANTAS DANINHAS
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ABNT
MARINHO, Filipe Antunes. Detecção de plantas daninhas utilizando imagens espectrais e Aprendizado Profundo. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-11092024-115349/. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Marinho, F. A. (2024). Detecção de plantas daninhas utilizando imagens espectrais e Aprendizado Profundo (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-11092024-115349/
NLM
Marinho FA. Detecção de plantas daninhas utilizando imagens espectrais e Aprendizado Profundo [Internet]. 2024 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-11092024-115349/
Vancouver
Marinho FA. Detecção de plantas daninhas utilizando imagens espectrais e Aprendizado Profundo [Internet]. 2024 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-11092024-115349/
Tese (Doutorado)
Continual Object Detection with Deep Neural Networks (2023)
Menezes, Angelo Garangau ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA, EMPRESA NACIONAL, TRANSMISSÃO DE ENERGIA ELÉTRICA
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ABNT
MENEZES, Angelo Garangau. Continual Object Detection with Deep Neural Networks. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08012024-161234/. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Menezes, A. G. (2023). Continual Object Detection with Deep Neural Networks (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08012024-161234/
NLM
Menezes AG. Continual Object Detection with Deep Neural Networks [Internet]. 2023 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08012024-161234/
Vancouver
Menezes AG. Continual Object Detection with Deep Neural Networks [Internet]. 2023 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08012024-161234/
Tese (Doutorado)
Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images (2023)
Soares, Victor Hugo Andrade ; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto (Orientador) ; Ponti, Moacir Antonelli (coorient)
Unidade: ICMC
Subjects: AERONAVES NÃO TRIPULADAS, ANIMAIS, GADO, REDES NEURAIS, PRODUÇÃO AGRÍCOLA, PECUÁRIA, COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA
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ABNT
SOARES, Victor Hugo Andrade. Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052024-091728/. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Soares, V. H. A. (2023). Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052024-091728/
NLM
Soares VHA. Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images [Internet]. 2023 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052024-091728/
Vancouver
Soares VHA. Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images [Internet]. 2023 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052024-091728/
Dissertação (Mestrado)
Aplicação de Deep Learning para análise morfológica de zircão detrítico (2023)
Rodrigues, Thiago da Cunha; Hollanda, Maria Helena Bezerra Maia de (Orientador)
Unidade: IGC
Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA, ZIRCÃO
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ABNT
RODRIGUES, Thiago da Cunha. Aplicação de Deep Learning para análise morfológica de zircão detrítico. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44141/tde-26092023-085303/. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Rodrigues, T. da C. (2023). Aplicação de Deep Learning para análise morfológica de zircão detrítico (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44141/tde-26092023-085303/
NLM
Rodrigues T da C. Aplicação de Deep Learning para análise morfológica de zircão detrítico [Internet]. 2023 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44141/tde-26092023-085303/
Vancouver
Rodrigues T da C. Aplicação de Deep Learning para análise morfológica de zircão detrítico [Internet]. 2023 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44141/tde-26092023-085303/
Artigo de periodico
Continual object detection: a review of definitions, strategies, and challenges (2023)
Menezes, Angelo Garangau ; Moura, Gustavo de; Alves, Cézanne; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Neural Networks. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, BENCHMARKS, REVISÃO SISTEMÁTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MENEZES, Angelo Garangau et al. Continual object detection: a review of definitions, strategies, and challenges. Neural Networks, v. 161, p. 476-493, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2023.01.041. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Menezes, A. G., Moura, G. de, Alves, C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2023). Continual object detection: a review of definitions, strategies, and challenges. Neural Networks, 161, 476-493. doi:10.1016/j.neunet.2023.01.041
NLM
Menezes AG, Moura G de, Alves C, Carvalho ACP de LF de. Continual object detection: a review of definitions, strategies, and challenges [Internet]. Neural Networks. 2023 ; 161 476-493.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2023.01.041
Vancouver
Menezes AG, Moura G de, Alves C, Carvalho ACP de LF de. Continual object detection: a review of definitions, strategies, and challenges [Internet]. Neural Networks. 2023 ; 161 476-493.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2023.01.041
Tese (Doutorado)
Multi-layer analysis of convolutional neural networks for transfer learning applications (2022)
Condori, Rayner Harold Montes; Bruno, Odemir Martinez (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CONDORI, Rayner Harold Montes. Multi-layer analysis of convolutional neural networks for transfer learning applications. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25072022-165116/. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Condori, R. H. M. (2022). Multi-layer analysis of convolutional neural networks for transfer learning applications (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25072022-165116/
NLM
Condori RHM. Multi-layer analysis of convolutional neural networks for transfer learning applications [Internet]. 2022 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25072022-165116/
Vancouver
Condori RHM. Multi-layer analysis of convolutional neural networks for transfer learning applications [Internet]. 2022 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25072022-165116/
Dissertação (Mestrado)
Deep learning em dois estágios para detecção e classificaçãode doenças em folhas de plantas com aplicação em dispositivos móveis (2021)
Leite, Tiago de Miranda; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FOLHAS (PLANTAS), DOENÇAS DE PLANTAS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LEITE, Tiago de Miranda. Deep learning em dois estágios para detecção e classificaçãode doenças em folhas de plantas com aplicação em dispositivos móveis. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022022-121135/. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Leite, T. de M. (2021). Deep learning em dois estágios para detecção e classificaçãode doenças em folhas de plantas com aplicação em dispositivos móveis (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022022-121135/
NLM
Leite T de M. Deep learning em dois estágios para detecção e classificaçãode doenças em folhas de plantas com aplicação em dispositivos móveis [Internet]. 2021 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022022-121135/
Vancouver
Leite T de M. Deep learning em dois estágios para detecção e classificaçãode doenças em folhas de plantas com aplicação em dispositivos móveis [Internet]. 2021 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022022-121135/
Artigo de periodico
Cattle counting in the wild with geolocated aerial images in large pasture areas (2021)
Soares, Victor Hugo Andrade ; Ponti, Moacir Antonelli ; Gonçalves, Rodrigo Almeida; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto
Source: Computers and Electronics in Agriculture. Unidade: ICMC
Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO, PECUÁRIA, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, REDES NEURAIS, AERONAVES NÃO TRIPULADAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SOARES, Victor Hugo Andrade et al. Cattle counting in the wild with geolocated aerial images in large pasture areas. Computers and Electronics in Agriculture, v. 189, p. 1-14, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106354. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Soares, V. H. A., Ponti, M. A., Gonçalves, R. A., & Campello, R. J. G. B. (2021). Cattle counting in the wild with geolocated aerial images in large pasture areas. Computers and Electronics in Agriculture, 189, 1-14. doi:10.1016/j.compag.2021.106354
NLM
Soares VHA, Ponti MA, Gonçalves RA, Campello RJGB. Cattle counting in the wild with geolocated aerial images in large pasture areas [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2021 ; 189 1-14.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106354
Vancouver
Soares VHA, Ponti MA, Gonçalves RA, Campello RJGB. Cattle counting in the wild with geolocated aerial images in large pasture areas [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2021 ; 189 1-14.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106354
Dissertação (Mestrado)
An analysis of sample synthesis for deep learning based object detection (2020)
Blanger, Leonardo; Hirata, Nina Sumiko Tomita (Orientador)
Unidade: IME
Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BLANGER, Leonardo. An analysis of sample synthesis for deep learning based object detection. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-10112020-203810/. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Blanger, L. (2020). An analysis of sample synthesis for deep learning based object detection (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-10112020-203810/
NLM
Blanger L. An analysis of sample synthesis for deep learning based object detection [Internet]. 2020 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-10112020-203810/
Vancouver
Blanger L. An analysis of sample synthesis for deep learning based object detection [Internet]. 2020 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-10112020-203810/
Tese (Doutorado)
Computer vision analysis of unconstrained urban ground-level images (2019)
Tokuda, Eric Keiji ; César Júnior, Roberto Marcondes (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
TOKUDA, Eric Keiji. Computer vision analysis of unconstrained urban ground-level images. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2019. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20012021-191240/. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Tokuda, E. K. (2019). Computer vision analysis of unconstrained urban ground-level images (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20012021-191240/
NLM
Tokuda EK. Computer vision analysis of unconstrained urban ground-level images [Internet]. 2019 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20012021-191240/
Vancouver
Tokuda EK. Computer vision analysis of unconstrained urban ground-level images [Internet]. 2019 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20012021-191240/

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