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  • Artigo de periodico

    Temporal consistency as pretext task in unsupervised domain adaptation for semantic segmentation (2025)

    Barbosa, Felipe ; Osório, Fernando Santos

    Unidade: ICMC

    Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      BARBOSA, Felipe e OSÓRIO, Fernando Santos. Temporal consistency as pretext task in unsupervised domain adaptation for semantic segmentation. v. 111, p. 1-15, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10846-025-02220-9. Acesso em: 03 jan. 2026.

    • APA

      Barbosa, F., & Osório, F. S. (2025). Temporal consistency as pretext task in unsupervised domain adaptation for semantic segmentation, 111, 1-15. doi:10.1007/s10846-025-02220-9

    • NLM

      Barbosa F, Osório FS. Temporal consistency as pretext task in unsupervised domain adaptation for semantic segmentation [Internet]. 2025 ; 111 1-15.[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10846-025-02220-9

    • Vancouver

      Barbosa F, Osório FS. Temporal consistency as pretext task in unsupervised domain adaptation for semantic segmentation [Internet]. 2025 ; 111 1-15.[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10846-025-02220-9

  • Dissertação (Mestrado)

    TCDA: Temporally-Consistent Depth-Aware Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation in Urban Scenes (2025)

    Barbosa, Felipe Manfio ; Osório, Fernando Santos (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VEÍCULOS AUTÔNOMOS, REDES NEURAIS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      BARBOSA, Felipe Manfio. TCDA: Temporally-Consistent Depth-Aware Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation in Urban Scenes. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07082025-113420/. Acesso em: 03 jan. 2026.

    • APA

      Barbosa, F. M. (2025). TCDA: Temporally-Consistent Depth-Aware Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation in Urban Scenes (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07082025-113420/

    • NLM

      Barbosa FM. TCDA: Temporally-Consistent Depth-Aware Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation in Urban Scenes [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07082025-113420/

    • Vancouver

      Barbosa FM. TCDA: Temporally-Consistent Depth-Aware Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation in Urban Scenes [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07082025-113420/

  • Dissertação (Mestrado)

    Tempo estimation via self-supervised learning (2023)

    Morais, Giovana Vieira de; Queiroz, Marcelo Gomes de (Orientador)

    Unidade: IME

    Subjects: COMPUTAÇÃO MUSICAL, REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE SOM, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MORAIS, Giovana Vieira de. Tempo estimation via self-supervised learning. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-01042024-142309/. Acesso em: 03 jan. 2026.

    • APA

      Morais, G. V. de. (2023). Tempo estimation via self-supervised learning (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-01042024-142309/

    • NLM

      Morais GV de. Tempo estimation via self-supervised learning [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-01042024-142309/

    • Vancouver

      Morais GV de. Tempo estimation via self-supervised learning [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-01042024-142309/

  • Dissertação (Mestrado)

    A self-supervised learning approach for astronomical images (2021)

    Martinazzo, Ana Carolina Rodrigues Cavalcante; Hirata, Nina Sumiko Tomita (Orientador)

    Unidade: IME

    Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, ASTRONOMIA, SOFTWARES, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MARTINAZZO, Ana Carolina Rodrigues Cavalcante. A self-supervised learning approach for astronomical images. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-11012022-203357/. Acesso em: 03 jan. 2026.

    • APA

      Martinazzo, A. C. R. C. (2021). A self-supervised learning approach for astronomical images (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-11012022-203357/

    • NLM

      Martinazzo ACRC. A self-supervised learning approach for astronomical images [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-11012022-203357/

    • Vancouver

      Martinazzo ACRC. A self-supervised learning approach for astronomical images [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-11012022-203357/
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