ReP USP - Resultado da busca

Tese (Doutorado)
Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures (2023)
Ribeiro, Leo Sampaio Ferraz; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE SINAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, DESENHO, VISÃO COMPUTACIONAL, COMPUTAÇÃO GRÁFICA, RECONHECIMENTO DE IMAGEM
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBEIRO, Leo Sampaio Ferraz. Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-161527/. Acesso em: 28 set. 2023.
APA
Ribeiro, L. S. F. (2023). Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-161527/
NLM
Ribeiro LSF. Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-161527/
Vancouver
Ribeiro LSF. Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-161527/
Artigo de periodico
CARINA Project: visual perception systems applied for autonomous vehicles and advanced driver assistance systems (ADAS) (2023)
Bruno, Diego Renan ; Berri, Rafael Alceste ; Barbosa, Felipe Manfio ; Osório, Fernando Santos
Source: IEEE Access. Unidade: ICMC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, VEÍCULOS AUTÔNOMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BRUNO, Diego Renan et al. CARINA Project: visual perception systems applied for autonomous vehicles and advanced driver assistance systems (ADAS). IEEE Access, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3287491. Acesso em: 28 set. 2023.
APA
Bruno, D. R., Berri, R. A., Barbosa, F. M., & Osório, F. S. (2023). CARINA Project: visual perception systems applied for autonomous vehicles and advanced driver assistance systems (ADAS). IEEE Access. doi:10.1109/ACCESS.2023.3287491
NLM
Bruno DR, Berri RA, Barbosa FM, Osório FS. CARINA Project: visual perception systems applied for autonomous vehicles and advanced driver assistance systems (ADAS) [Internet]. IEEE Access. 2023 ;[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3287491
Vancouver
Bruno DR, Berri RA, Barbosa FM, Osório FS. CARINA Project: visual perception systems applied for autonomous vehicles and advanced driver assistance systems (ADAS) [Internet]. IEEE Access. 2023 ;[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3287491
Artigo de periodico
Deep4Fusion: a Deep FORage Fusion framework for high-throughput phenotyping for green and dry matter yield traits (2023)
Rodrigues, Lucas de Souza; Caixeta Filho, Edmar; Sakiyama, Kenzo ; Santos, Mateus Figueiredo; Jank, Liana ; Carromeu, Camilo ; Silveira, Eloise; Matsubara, Edson Takashi ; Marcato Júnior, José ; Gonçalves, Wesley Nunes
Source: Computers and Electronics in Agriculture. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RODRIGUES, Lucas de Souza et al. Deep4Fusion: a Deep FORage Fusion framework for high-throughput phenotyping for green and dry matter yield traits. Computers and Electronics in Agriculture, v. 211, p. 1-14, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.107957. Acesso em: 28 set. 2023.
APA
Rodrigues, L. de S., Caixeta Filho, E., Sakiyama, K., Santos, M. F., Jank, L., Carromeu, C., et al. (2023). Deep4Fusion: a Deep FORage Fusion framework for high-throughput phenotyping for green and dry matter yield traits. Computers and Electronics in Agriculture, 211, 1-14. doi:10.1016/j.compag.2023.107957
NLM
Rodrigues L de S, Caixeta Filho E, Sakiyama K, Santos MF, Jank L, Carromeu C, Silveira E, Matsubara ET, Marcato Júnior J, Gonçalves WN. Deep4Fusion: a Deep FORage Fusion framework for high-throughput phenotyping for green and dry matter yield traits [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2023 ; 211 1-14.[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.107957
Vancouver
Rodrigues L de S, Caixeta Filho E, Sakiyama K, Santos MF, Jank L, Carromeu C, Silveira E, Matsubara ET, Marcato Júnior J, Gonçalves WN. Deep4Fusion: a Deep FORage Fusion framework for high-throughput phenotyping for green and dry matter yield traits [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2023 ; 211 1-14.[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.107957
Dissertação (Mestrado)
3D-CSD+: Extração de características 3D baseada em grafos (2023)
Amaro, Jean ; Osório, Fernando Santos (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, 3-D VER TERCEIRA DIMENSÃO., ROBÓTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
AMARO, Jean. 3D-CSD+: Extração de características 3D baseada em grafos. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-05092023-090640/. Acesso em: 28 set. 2023.
APA
Amaro, J. (2023). 3D-CSD+: Extração de características 3D baseada em grafos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-05092023-090640/
NLM
Amaro J. 3D-CSD+: Extração de características 3D baseada em grafos [Internet]. 2023 ;[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-05092023-090640/
Vancouver
Amaro J. 3D-CSD+: Extração de características 3D baseada em grafos [Internet]. 2023 ;[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-05092023-090640/
Artigo de periodico
Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification (2022)
Ribas, Lucas Correia ; Sá Júnior, Jarbas Joaci de Mesquita; Manzanera, Antoine ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Applied Soft Computing. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBAS, Lucas Correia et al. Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification. Applied Soft Computing, v. 114, n. Ja 2022, p. 108035-1-108035-14, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035. Acesso em: 28 set. 2023.
APA
Ribas, L. C., Sá Júnior, J. J. de M., Manzanera, A., & Bruno, O. M. (2022). Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification. Applied Soft Computing, 114( Ja 2022), 108035-1-108035-14. doi:10.1016/j.asoc.2021.108035
NLM
Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Manzanera A, Bruno OM. Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 114( Ja 2022): 108035-1-108035-14.[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035
Vancouver
Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Manzanera A, Bruno OM. Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 114( Ja 2022): 108035-1-108035-14.[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035
Artigo de periodico
A deep reinforcement learning approach with visual semantic navigation with memory for mobile robots in indoor home context (2022)
Santos, Iury Batista de Andrade ; Romero, Roseli Aparecida Francelin
Source: Journal of Intelligent & Robotic Systems. Unidade: ICMC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, ROBÓTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANTOS, Iury Batista de Andrade e ROMERO, Roseli Aparecida Francelin. A deep reinforcement learning approach with visual semantic navigation with memory for mobile robots in indoor home context. Journal of Intelligent & Robotic Systems, v. 104, n. 3, p. 1-21, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10846-021-01566-0. Acesso em: 28 set. 2023.
APA
Santos, I. B. de A., & Romero, R. A. F. (2022). A deep reinforcement learning approach with visual semantic navigation with memory for mobile robots in indoor home context. Journal of Intelligent & Robotic Systems, 104( 3), 1-21. doi:10.1007/s10846-021-01566-0
NLM
Santos IB de A, Romero RAF. A deep reinforcement learning approach with visual semantic navigation with memory for mobile robots in indoor home context [Internet]. Journal of Intelligent & Robotic Systems. 2022 ; 104( 3): 1-21.[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10846-021-01566-0
Vancouver
Santos IB de A, Romero RAF. A deep reinforcement learning approach with visual semantic navigation with memory for mobile robots in indoor home context [Internet]. Journal of Intelligent & Robotic Systems. 2022 ; 104( 3): 1-21.[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10846-021-01566-0
Artigo de periodico
A river flooding detection system based on deep learning and computer vision (2022)
Fernandes Junior, Francisco Erivaldo ; Nonato, Luis Gustavo ; Ueyama, Jó
Source: Multimedia Tools and Applications. Unidade: ICMC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, ENCHENTES URBANAS, SEMÂNTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FERNANDES JUNIOR, Francisco Erivaldo e NONATO, Luis Gustavo e UEYAMA, Jó. A river flooding detection system based on deep learning and computer vision. Multimedia Tools and Applications, v. 81, p. 40231-40251, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11042-022-12813-3. Acesso em: 28 set. 2023.
APA
Fernandes Junior, F. E., Nonato, L. G., & Ueyama, J. (2022). A river flooding detection system based on deep learning and computer vision. Multimedia Tools and Applications, 81, 40231-40251. doi:10.1007/s11042-022-12813-3
NLM
Fernandes Junior FE, Nonato LG, Ueyama J. A river flooding detection system based on deep learning and computer vision [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2022 ; 81 40231-40251.[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-022-12813-3
Vancouver
Fernandes Junior FE, Nonato LG, Ueyama J. A river flooding detection system based on deep learning and computer vision [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2022 ; 81 40231-40251.[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-022-12813-3
Trabalho de evento
ADAS classifier for driver monitoring and driving qualification using both internal and external vehicle data (2022)
Berri, Rafael Alceste ; Bruno, Diego Renan ; Borges, Eduardo ; Lucca, Giancarlo ; Osório, Fernando Santos
Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications - VISIGRAPP. Unidade: ICMC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, VEÍCULOS AUTÔNOMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BERRI, Rafael Alceste et al. ADAS classifier for driver monitoring and driving qualification using both internal and external vehicle data. 2022, Anais.. Lisboa: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5220/0010880100003124. Acesso em: 28 set. 2023.
APA
Berri, R. A., Bruno, D. R., Borges, E., Lucca, G., & Osório, F. S. (2022). ADAS classifier for driver monitoring and driving qualification using both internal and external vehicle data. In Proceedings. Lisboa: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.5220/0010880100003124
NLM
Berri RA, Bruno DR, Borges E, Lucca G, Osório FS. ADAS classifier for driver monitoring and driving qualification using both internal and external vehicle data [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0010880100003124
Vancouver
Berri RA, Bruno DR, Borges E, Lucca G, Osório FS. ADAS classifier for driver monitoring and driving qualification using both internal and external vehicle data [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0010880100003124
Trabalho de evento
Deep depth completion of low-cost sensor indoor RGB-D using Euclidean distance-based weighted loss and edge-aware refinement (2022)
Castro, Augusto Ribeiro ; Grassi Júnior, Valdir ; Ponti, Moacir Antonelli
Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications - VISIGRAPP. Unidades: EESC, ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CASTRO, Augusto Ribeiro e GRASSI JÚNIOR, Valdir e PONTI, Moacir Antonelli. Deep depth completion of low-cost sensor indoor RGB-D using Euclidean distance-based weighted loss and edge-aware refinement. 2022, Anais.. Lisboa: SciTePress, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5220/0010915300003124. Acesso em: 28 set. 2023.
APA
Castro, A. R., Grassi Júnior, V., & Ponti, M. A. (2022). Deep depth completion of low-cost sensor indoor RGB-D using Euclidean distance-based weighted loss and edge-aware refinement. In Proceedings. Lisboa: SciTePress. doi:10.5220/0010915300003124
NLM
Castro AR, Grassi Júnior V, Ponti MA. Deep depth completion of low-cost sensor indoor RGB-D using Euclidean distance-based weighted loss and edge-aware refinement [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0010915300003124
Vancouver
Castro AR, Grassi Júnior V, Ponti MA. Deep depth completion of low-cost sensor indoor RGB-D using Euclidean distance-based weighted loss and edge-aware refinement [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0010915300003124
Artigo de periodico
Large-scale autonomous flight with real-time semantic SLAM under dense forest canopy (2022)
Liu, Xu ; Nardari, Guilherme Vicentim ; Ojeda, Fernando Cladera; Tao, Yuezhan ; Zhou, Alex; Donnelly, Thomas; Qu, Chao; Chen, Steven W ; Romero, Roseli Aparecida Francelin ; Taylor, Camillo J; Kumar, Vijay
Source: IEEE Robotics and Automation Letters. Unidade: ICMC
Subjects: ROBÓTICA, VISÃO COMPUTACIONAL, AERONAVES NÃO TRIPULADAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LIU, Xu et al. Large-scale autonomous flight with real-time semantic SLAM under dense forest canopy. IEEE Robotics and Automation Letters, v. 7, n. 2, p. 5512-5519, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/LRA.2022.3154047. Acesso em: 28 set. 2023.
APA
Liu, X., Nardari, G. V., Ojeda, F. C., Tao, Y., Zhou, A., Donnelly, T., et al. (2022). Large-scale autonomous flight with real-time semantic SLAM under dense forest canopy. IEEE Robotics and Automation Letters, 7( 2), 5512-5519. doi:10.1109/LRA.2022.3154047
NLM
Liu X, Nardari GV, Ojeda FC, Tao Y, Zhou A, Donnelly T, Qu C, Chen SW, Romero RAF, Taylor CJ, Kumar V. Large-scale autonomous flight with real-time semantic SLAM under dense forest canopy [Internet]. IEEE Robotics and Automation Letters. 2022 ; 7( 2): 5512-5519.[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LRA.2022.3154047
Vancouver
Liu X, Nardari GV, Ojeda FC, Tao Y, Zhou A, Donnelly T, Qu C, Chen SW, Romero RAF, Taylor CJ, Kumar V. Large-scale autonomous flight with real-time semantic SLAM under dense forest canopy [Internet]. IEEE Robotics and Automation Letters. 2022 ; 7( 2): 5512-5519.[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LRA.2022.3154047
Trabalho de evento
Brazilian Road's Animals (BRA): an image dataset of most commonly run over animals (2022)
Ferrante, Gabriel Souto ; Nakamura, Luis Hideo Vasconcelos ; Andrade, Fernando Roberto Hebeler; Rocha Filho, Geraldo Pereira ; Grande, Robson E. De ; Meneguette, Rodolfo Ipolito
Source: Proceedings. Conference titles: Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI. Unidade: ICMC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE DESEMPENHO, POPULAÇÕES ANIMAIS, RODOVIAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FERRANTE, Gabriel Souto et al. Brazilian Road's Animals (BRA): an image dataset of most commonly run over animals. 2022, Anais.. Piscataway: IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991774. Acesso em: 28 set. 2023.
APA
Ferrante, G. S., Nakamura, L. H. V., Andrade, F. R. H., Rocha Filho, G. P., Grande, R. E. D., & Meneguette, R. I. (2022). Brazilian Road's Animals (BRA): an image dataset of most commonly run over animals. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991774
NLM
Ferrante GS, Nakamura LHV, Andrade FRH, Rocha Filho GP, Grande RED, Meneguette RI. Brazilian Road's Animals (BRA): an image dataset of most commonly run over animals [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991774
Vancouver
Ferrante GS, Nakamura LHV, Andrade FRH, Rocha Filho GP, Grande RED, Meneguette RI. Brazilian Road's Animals (BRA): an image dataset of most commonly run over animals [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991774
Artigo de periodico
A new multi-filter framework for texture image representation improvement using set of pattern descriptors to fingerprint liveness detection (2022)
Contreras, Rodrigo Colnago ; Nonato, Luis Gustavo ; Boaventura, Maurílio ; Boaventura, Ines Aparecida Gasparotto ; Santos, Francisco Lledo dos ; Zanin, Rodrigo Bruno ; Viana, Monique Simplicio
Source: IEEE Access. Unidade: ICMC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, BENCHMARKING, VISÃO COMPUTACIONAL, FALSIFICAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CONTRERAS, Rodrigo Colnago et al. A new multi-filter framework for texture image representation improvement using set of pattern descriptors to fingerprint liveness detection. IEEE Access, v. 10, p. 117681-117706, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3218335. Acesso em: 28 set. 2023.
APA
Contreras, R. C., Nonato, L. G., Boaventura, M., Boaventura, I. A. G., Santos, F. L. dos, Zanin, R. B., & Viana, M. S. (2022). A new multi-filter framework for texture image representation improvement using set of pattern descriptors to fingerprint liveness detection. IEEE Access, 10, 117681-117706. doi:10.1109/ACCESS.2022.3218335
NLM
Contreras RC, Nonato LG, Boaventura M, Boaventura IAG, Santos FL dos, Zanin RB, Viana MS. A new multi-filter framework for texture image representation improvement using set of pattern descriptors to fingerprint liveness detection [Internet]. IEEE Access. 2022 ; 10 117681-117706.[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3218335
Vancouver
Contreras RC, Nonato LG, Boaventura M, Boaventura IAG, Santos FL dos, Zanin RB, Viana MS. A new multi-filter framework for texture image representation improvement using set of pattern descriptors to fingerprint liveness detection [Internet]. IEEE Access. 2022 ; 10 117681-117706.[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3218335
Trabalho de evento-anais periodico
A network-based visual analytics approach for performance evaluation of swarms of robots in the surveillance task (2022)
Linhares, Claudio Douglas Gouveia ; Tinoco, Claudiney Ramos ; Ponciano, Jean Roberto ; Oliveira, Gina Maira Barbosa de; Travençolo, Bruno Augusto Nassif
Source: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Subjects: ROBÓTICA, VISÃO COMPUTACIONAL, VISUALIZAÇÃO, REDES COMPLEXAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LINHARES, Claudio Douglas Gouveia et al. A network-based visual analytics approach for performance evaluation of swarms of robots in the surveillance task. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21686-2_5. Acesso em: 28 set. 2023. , 2022
APA
Linhares, C. D. G., Tinoco, C. R., Ponciano, J. R., Oliveira, G. M. B. de, & Travençolo, B. A. N. (2022). A network-based visual analytics approach for performance evaluation of swarms of robots in the surveillance task. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-21686-2_5
NLM
Linhares CDG, Tinoco CR, Ponciano JR, Oliveira GMB de, Travençolo BAN. A network-based visual analytics approach for performance evaluation of swarms of robots in the surveillance task [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2022 ; 13653 61-76.[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21686-2_5
Vancouver
Linhares CDG, Tinoco CR, Ponciano JR, Oliveira GMB de, Travençolo BAN. A network-based visual analytics approach for performance evaluation of swarms of robots in the surveillance task [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2022 ; 13653 61-76.[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21686-2_5
Trabalho de evento-resumo
Classificação de imagens de resíduos eletronicos usando redes neurais convolucionais (2022)
Silva, Jose Alexandre F; Louzada Neto, Francisco
Source: Anais. Conference titles: Workshop de Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria - WMECAI. Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, RESÍDUOS, ANÁLISE MULTIVARIADA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Jose Alexandre F e LOUZADA NETO, Francisco. Classificação de imagens de resíduos eletronicos usando redes neurais convolucionais. 2022, Anais.. Campinas: Galoá, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.17648/wmecai-2022-154049. Acesso em: 28 set. 2023.
APA
Silva, J. A. F., & Louzada Neto, F. (2022). Classificação de imagens de resíduos eletronicos usando redes neurais convolucionais. In Anais. Campinas: Galoá. doi:10.17648/wmecai-2022-154049
NLM
Silva JAF, Louzada Neto F. Classificação de imagens de resíduos eletronicos usando redes neurais convolucionais [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.17648/wmecai-2022-154049
Vancouver
Silva JAF, Louzada Neto F. Classificação de imagens de resíduos eletronicos usando redes neurais convolucionais [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.17648/wmecai-2022-154049
Dissertação (Mestrado)
Estudo de representações de imagens de múltiplos domínios a partir de aprendizado profundo não supervisionado e semi-supervisionado (2022)
Cavallari, Gabriel Biscaro; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CAVALLARI, Gabriel Biscaro. Estudo de representações de imagens de múltiplos domínios a partir de aprendizado profundo não supervisionado e semi-supervisionado. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08082022-084706/. Acesso em: 28 set. 2023.
APA
Cavallari, G. B. (2022). Estudo de representações de imagens de múltiplos domínios a partir de aprendizado profundo não supervisionado e semi-supervisionado (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08082022-084706/
NLM
Cavallari GB. Estudo de representações de imagens de múltiplos domínios a partir de aprendizado profundo não supervisionado e semi-supervisionado [Internet]. 2022 ;[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08082022-084706/
Vancouver
Cavallari GB. Estudo de representações de imagens de múltiplos domínios a partir de aprendizado profundo não supervisionado e semi-supervisionado [Internet]. 2022 ;[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08082022-084706/
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://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25072022-165116/. Acesso em: 28 set. 2023.
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://www.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 2023 set. 28 ] Available from: https://www.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 2023 set. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25072022-165116/
Dissertação (Mestrado)
Reduzindo viés em classificação de tons de pele em bases de dados de imagens (2022)
Manoel, Luiz Augusto Vieira; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: PERCEPÇÃO DA FACE, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GRUPOS ÉTNICOS, COLETA DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MANOEL, Luiz Augusto Vieira. Reduzindo viés em classificação de tons de pele em bases de dados de imagens. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29112022-161352/. Acesso em: 28 set. 2023.
APA
Manoel, L. A. V. (2022). Reduzindo viés em classificação de tons de pele em bases de dados de imagens (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29112022-161352/
NLM
Manoel LAV. Reduzindo viés em classificação de tons de pele em bases de dados de imagens [Internet]. 2022 ;[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29112022-161352/
Vancouver
Manoel LAV. Reduzindo viés em classificação de tons de pele em bases de dados de imagens [Internet]. 2022 ;[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29112022-161352/
Artigo de periodico
A fully unsupervised deep learning framework for non-rigid fundus image registration (2022)
Benvenuto, Giovana Augusta ; Colnago, Marilaine ; Dias, Maurício Araujo ; Negri, Rogério Galante ; Silva, Erivaldo Antonio da ; Casaca, Wallace Correa de Oliveira
Source: Bioengineering. Unidade: ICMC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, FUNDO DE OLHO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BENVENUTO, Giovana Augusta et al. A fully unsupervised deep learning framework for non-rigid fundus image registration. Bioengineering, v. 9, n. 8, p. 1-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/bioengineering9080369. Acesso em: 28 set. 2023.
APA
Benvenuto, G. A., Colnago, M., Dias, M. A., Negri, R. G., Silva, E. A. da, & Casaca, W. C. de O. (2022). A fully unsupervised deep learning framework for non-rigid fundus image registration. Bioengineering, 9( 8), 1-17. doi:10.3390/bioengineering9080369
NLM
Benvenuto GA, Colnago M, Dias MA, Negri RG, Silva EA da, Casaca WC de O. A fully unsupervised deep learning framework for non-rigid fundus image registration [Internet]. Bioengineering. 2022 ; 9( 8): 1-17.[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.3390/bioengineering9080369
Vancouver
Benvenuto GA, Colnago M, Dias MA, Negri RG, Silva EA da, Casaca WC de O. A fully unsupervised deep learning framework for non-rigid fundus image registration [Internet]. Bioengineering. 2022 ; 9( 8): 1-17.[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.3390/bioengineering9080369
Tese (Doutorado)
Propagação de etiquetas para segmentação de imagens (2021)
Belizario, Ivar Vargas; Batista Neto, João do Espírito Santo (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES COMPLEXAS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEORIA DOS GRAFOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BELIZARIO, Ivar Vargas. Propagação de etiquetas para segmentação de imagens. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09032021-123250/. Acesso em: 28 set. 2023.
APA
Belizario, I. V. (2021). Propagação de etiquetas para segmentação de imagens (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09032021-123250/
NLM
Belizario IV. Propagação de etiquetas para segmentação de imagens [Internet]. 2021 ;[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09032021-123250/
Vancouver
Belizario IV. Propagação de etiquetas para segmentação de imagens [Internet]. 2021 ;[citado 2023 set. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09032021-123250/
Trabalho de evento-anais periodico
Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition (2021)
Miranda, Gisele Helena Barboni ; Baetens, Jan M. ; Daly, Aisling J. ; Bruno, Odemir Martinez ; Baets, Bernard De
Source: Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Conference titles: International Conference on Cellular Automata for Research and Industry - ACRI. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MIRANDA, Gisele Helena Barboni et al. Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. Disponível em: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-69480-7_12. Acesso em: 28 set. 2023. , 2021
APA
Miranda, G. H. B., Baetens, J. M., Daly, A. J., Bruno, O. M., & Baets, B. D. (2021). Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. doi:10.1007/978-3-030-69480-7_12
NLM
Miranda GHB, Baetens JM, Daly AJ, Bruno OM, Baets BD. Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2021 ; 12599 113-122.[citado 2023 set. 28 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-69480-7_12
Vancouver
Miranda GHB, Baetens JM, Daly AJ, Bruno OM, Baets BD. Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2021 ; 12599 113-122.[citado 2023 set. 28 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-69480-7_12

USP Schools

ReP

Filtros

Document Types

USP Schools

Departament

Authors

USP affiliated authors

Date published

Subjects

Source title

Publisher

Conference titles

Countries/Territories

Grupo de pesquisa

Funding Agencies

Indexado em

Normalized affiliation

Non normalized affiliation

Countries of institutions of collaboration

Sigla do Departamento/Programa de Pós Graduação

Departamento/Programa de Pós Graduação