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  • Unidade: ICMC

    Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • 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: 05 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. 05 ] 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. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10846-025-02220-9
  • Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VEÍCULOS AUTÔNOMOS, REDES NEURAIS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • 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: 05 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. 05 ] 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. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07082025-113420/
  • Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning - IDEAL. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      BARBOSA, Paulo et al. Unsupervised domain adaptation for human activity recognition. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-03493-1_65. Acesso em: 05 jan. 2026. , 2018
    • APA

      Barbosa, P., Garcia, K. D., Moreira, J. M., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2018). Unsupervised domain adaptation for human activity recognition. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-03493-1_65
    • NLM

      Barbosa P, Garcia KD, Moreira JM, Carvalho ACP de LF de. Unsupervised domain adaptation for human activity recognition [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2018 ; 11314 623-630.[citado 2026 jan. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-03493-1_65
    • Vancouver

      Barbosa P, Garcia KD, Moreira JM, Carvalho ACP de LF de. Unsupervised domain adaptation for human activity recognition [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2018 ; 11314 623-630.[citado 2026 jan. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-03493-1_65

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