ReP USP - Resultado da busca

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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 03 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 03 ] 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 03 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-11092024-115349/
Trabalho de evento
Detection and tracking of multiple vehicles using semantic information (2024)
Reyna, Ana Rosalia Huaman ; Farfan, Alex Josue Florez ; Ferrante, Gabriel Souto ; Rocha Filho, Geraldo Pereira ; Nakamura, Luis Hideo Vasconcelos ; Meneguette, Rodolfo Ipolito
Source: Proceedings. Conference titles: IEEE Southwest Symposium on Image Analysis and Interpretation - SSIAI. Unidade: ICMC
Subjects: RASTREAMENTO, VEÍCULOS, SEGURANÇA NO TRÂNSITO, ALGORITMOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
REYNA, Ana Rosalia Huaman et al. Detection and tracking of multiple vehicles using semantic information. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SSIAI59505.2024.10508700. Acesso em: 03 maio 2026.
APA
Reyna, A. R. H., Farfan, A. J. F., Ferrante, G. S., Rocha Filho, G. P., Nakamura, L. H. V., & Meneguette, R. I. (2024). Detection and tracking of multiple vehicles using semantic information. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/SSIAI59505.2024.10508700
NLM
Reyna ARH, Farfan AJF, Ferrante GS, Rocha Filho GP, Nakamura LHV, Meneguette RI. Detection and tracking of multiple vehicles using semantic information [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2026 maio 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SSIAI59505.2024.10508700
Vancouver
Reyna ARH, Farfan AJF, Ferrante GS, Rocha Filho GP, Nakamura LHV, Meneguette RI. Detection and tracking of multiple vehicles using semantic information [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2026 maio 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SSIAI59505.2024.10508700
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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 03 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 03 ] 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 03 ] 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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 03 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 03 ] 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 03 ] 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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 03 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 03 ] 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 03 ] 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: 03 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 03 ] 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 03 ] 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: 03 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 03 ] 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 03 ] 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: 03 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 03 ] 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 03 ] 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: 03 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 03 ] 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 03 ] 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: 03 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 03 ] 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 03 ] 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: 03 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 03 ] 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 03 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20012021-191240/

USP Schools

ReP

Filtros

Authors

USP affiliated authors

Date published

Subjects

Funding Agencies

Sigla do Departamento/Programa de Pós Graduação

Departamento/Programa de Pós Graduação