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Dissertação (Mestrado)
An investigation on deep active learning (2024)
Jacomassi, Renan Cesar; Hirata, Nina Sumiko Tomita (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, ALGORITMOS, IMAGEM DIGITAL, PLÂNCTON
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ABNT
JACOMASSI, Renan Cesar. An investigation on deep active learning. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-17072024-223436/. Acesso em: 28 abr. 2026.
APA
Jacomassi, R. C. (2024). An investigation on deep active learning (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-17072024-223436/
NLM
Jacomassi RC. An investigation on deep active learning [Internet]. 2024 ;[citado 2026 abr. 28 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-17072024-223436/
Vancouver
Jacomassi RC. An investigation on deep active learning [Internet]. 2024 ;[citado 2026 abr. 28 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-17072024-223436/
Trabalho de evento
Deep learning and t-SNE projection for plankton images clusterization (2022)
Goulart, Antonio José Homsi; Morimitsu, Alexandre ; Jacomassi, Renan; Hirata, Nina Sumiko Tomita ; Lopes, Rubens Mendes
Source: Proceedings. Conference titles: Oceans Conference. Unidades: IME, IO
Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA, ALGORITMOS PARA PROCESSAMENTO, PLÂNCTON, IMAGEM DIGITAL
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ABNT
GOULART, Antonio José Homsi et al. Deep learning and t-SNE projection for plankton images clusterization. 2022, Anais.. Piscataway: IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.23919/OCEANS44145.2021.9706043. Acesso em: 28 abr. 2026.
APA
Goulart, A. J. H., Morimitsu, A., Jacomassi, R., Hirata, N. S. T., & Lopes, R. M. (2022). Deep learning and t-SNE projection for plankton images clusterization. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.23919/OCEANS44145.2021.9706043
NLM
Goulart AJH, Morimitsu A, Jacomassi R, Hirata NST, Lopes RM. Deep learning and t-SNE projection for plankton images clusterization [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2026 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.23919/OCEANS44145.2021.9706043
Vancouver
Goulart AJH, Morimitsu A, Jacomassi R, Hirata NST, Lopes RM. Deep learning and t-SNE projection for plankton images clusterization [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2026 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.23919/OCEANS44145.2021.9706043
Trabalho de evento
Reducing the need for bounding box annotations in object detection using image classification data (2021)
Blanger, Leonardo ; Hirata, Nina Sumiko Tomita ; Jiang, Xiaoyi
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing - SIBGRAPI. Unidade: IME
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE OBJETOS
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ABNT
BLANGER, Leonardo e HIRATA, Nina Sumiko Tomita e JIANG, Xiaoyi. Reducing the need for bounding box annotations in object detection using image classification data. 2021, Anais.. Piscataway: IEEE, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI54419.2021.00035. Acesso em: 28 abr. 2026.
APA
Blanger, L., Hirata, N. S. T., & Jiang, X. (2021). Reducing the need for bounding box annotations in object detection using image classification data. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/SIBGRAPI54419.2021.00035
NLM
Blanger L, Hirata NST, Jiang X. Reducing the need for bounding box annotations in object detection using image classification data [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2026 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI54419.2021.00035
Vancouver
Blanger L, Hirata NST, Jiang X. Reducing the need for bounding box annotations in object detection using image classification data [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2026 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI54419.2021.00035

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