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Artigo de periodico
A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation (2024)
Ranieri, Caetano Mazzoni ; Souza, Thais Luiza Donega e ; Nishijima, Marislei ; Krishnamachari, Bhaskar ; Ueyama, Jó
Source: Applied Intelligence. Unidades: ICMC, IRI, EACH
Subjects: ENCHENTES URBANAS, APRENDIZAGEM PROFUNDA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
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ABNT
RANIERI, Caetano Mazzoni et al. A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation. Applied Intelligence, v. 54, p. 5536-5557, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10489-024-05466-2. Acesso em: 26 ago. 2024.
APA
Ranieri, C. M., Souza, T. L. D. e, Nishijima, M., Krishnamachari, B., & Ueyama, J. (2024). A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation. Applied Intelligence, 54, 5536-5557. doi:10.1007/s10489-024-05466-2
NLM
Ranieri CM, Souza TLD e, Nishijima M, Krishnamachari B, Ueyama J. A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation [Internet]. Applied Intelligence. 2024 ; 54 5536-5557.[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-024-05466-2
Vancouver
Ranieri CM, Souza TLD e, Nishijima M, Krishnamachari B, Ueyama J. A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation [Internet]. Applied Intelligence. 2024 ; 54 5536-5557.[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-024-05466-2
Trabalho de evento
An algorithm to train unrestricted sequential discrete morphological neural networks (2024)
Marcondes, Diego ; Feldman, Mariana de Sousa ; Barrera, Junior
Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morphology - DGMM. Unidade: IME
Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS
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ABNT
MARCONDES, Diego e FELDMAN, Mariana de Sousa e BARRERA, Junior. An algorithm to train unrestricted sequential discrete morphological neural networks. 2024, Anais.. Cham: Springer, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_14. Acesso em: 26 ago. 2024.
APA
Marcondes, D., Feldman, M. de S., & Barrera, J. (2024). An algorithm to train unrestricted sequential discrete morphological neural networks. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-57793-2_14
NLM
Marcondes D, Feldman M de S, Barrera J. An algorithm to train unrestricted sequential discrete morphological neural networks [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_14
Vancouver
Marcondes D, Feldman M de S, Barrera J. An algorithm to train unrestricted sequential discrete morphological neural networks [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_14
Tese (Doutorado)
Classificação de imagens em fluxos de dados utilizando aprendizado profundo (2023)
Silva Junior, Orlando da; Almeida Junior, Jorge Rady de (Orientador)
Unidade: EP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, APRENDIZAGEM PROFUNDA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
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ABNT
SILVA JUNIOR, Orlando da. Classificação de imagens em fluxos de dados utilizando aprendizado profundo. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-23012024-101019/pt-br.php. Acesso em: 26 ago. 2024.
APA
Silva Junior, O. da. (2023). Classificação de imagens em fluxos de dados utilizando aprendizado profundo (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-23012024-101019/pt-br.php
NLM
Silva Junior O da. Classificação de imagens em fluxos de dados utilizando aprendizado profundo [Internet]. 2023 ;[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-23012024-101019/pt-br.php
Vancouver
Silva Junior O da. Classificação de imagens em fluxos de dados utilizando aprendizado profundo [Internet]. 2023 ;[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-23012024-101019/pt-br.php
Dissertação (Mestrado)
Rede especialista em segmentação automática da fossa craniana posterior na população pediátrica (2023)
Pimenta, José Luiz Maciel; César Júnior, Roberto Marcondes (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS, RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, VISÃO COMPUTACIONAL
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ABNT
PIMENTA, José Luiz Maciel. Rede especialista em segmentação automática da fossa craniana posterior na população pediátrica. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25032024-090338/. Acesso em: 26 ago. 2024.
APA
Pimenta, J. L. M. (2023). Rede especialista em segmentação automática da fossa craniana posterior na população pediátrica (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25032024-090338/
NLM
Pimenta JLM. Rede especialista em segmentação automática da fossa craniana posterior na população pediátrica [Internet]. 2023 ;[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25032024-090338/
Vancouver
Pimenta JLM. Rede especialista em segmentação automática da fossa craniana posterior na população pediátrica [Internet]. 2023 ;[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25032024-090338/
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
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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: 26 ago. 2024.
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 2024 ago. 26 ] 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 2024 ago. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-161527/
Artigo de periodico
Multiset neurons (2023)
Costa, Luciano da Fontoura
Source: Physica A. Unidade: IFSC
Subjects: REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
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ABNT
COSTA, Luciano da Fontoura. Multiset neurons. Physica A, v. 609, n. Ja 2023, p. 128318-1-128318-34, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128318. Acesso em: 26 ago. 2024.
APA
Costa, L. da F. (2023). Multiset neurons. Physica A, 609( Ja 2023), 128318-1-128318-34. doi:10.1016/j.physa.2022.128318
NLM
Costa L da F. Multiset neurons [Internet]. Physica A. 2023 ; 609( Ja 2023): 128318-1-128318-34.[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128318
Vancouver
Costa L da F. Multiset neurons [Internet]. Physica A. 2023 ; 609( Ja 2023): 128318-1-128318-34.[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128318
Dissertação (Mestrado)
Um estudo de geração de quadros intermediários usando redes generativas para auxiliar artistas de animações tradicionais (2023)
Ciccarelli, Gianluca Takara; Hirata Júnior, Roberto (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: ANIMAÇÃO, DESENHO ANIMADO, REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CICCARELLI, Gianluca Takara. Um estudo de geração de quadros intermediários usando redes generativas para auxiliar artistas de animações tradicionais. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05022024-171558/. Acesso em: 26 ago. 2024.
APA
Ciccarelli, G. T. (2023). Um estudo de geração de quadros intermediários usando redes generativas para auxiliar artistas de animações tradicionais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05022024-171558/
NLM
Ciccarelli GT. Um estudo de geração de quadros intermediários usando redes generativas para auxiliar artistas de animações tradicionais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05022024-171558/
Vancouver
Ciccarelli GT. Um estudo de geração de quadros intermediários usando redes generativas para auxiliar artistas de animações tradicionais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05022024-171558/
Trabalho de evento
Advancing thyroid pathologies detection with recurrent neural networks and micro-FTIR hyperspectral imaging (2023)
Baffa, Matheus de Freitas Oliveira; Bachmann, Luciano ; Zezell, Denise Maria; Pereira, Thiago Martini; Deserno, Thomas Martin; Felipe, Joaquim Cezar
Source: Proceedings. Conference titles: IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS). Unidade: FFCLRP
Subjects: NEOPLASIAS DA TIREOIDE, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
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ABNT
BAFFA, Matheus de Freitas Oliveira et al. Advancing thyroid pathologies detection with recurrent neural networks and micro-FTIR hyperspectral imaging. 2023, Anais.. Washington: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00288. Acesso em: 26 ago. 2024.
APA
Baffa, M. de F. O., Bachmann, L., Zezell, D. M., Pereira, T. M., Deserno, T. M., & Felipe, J. C. (2023). Advancing thyroid pathologies detection with recurrent neural networks and micro-FTIR hyperspectral imaging. In Proceedings. Washington: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/CBMS58004.2023.00288
NLM
Baffa M de FO, Bachmann L, Zezell DM, Pereira TM, Deserno TM, Felipe JC. Advancing thyroid pathologies detection with recurrent neural networks and micro-FTIR hyperspectral imaging [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00288
Vancouver
Baffa M de FO, Bachmann L, Zezell DM, Pereira TM, Deserno TM, Felipe JC. Advancing thyroid pathologies detection with recurrent neural networks and micro-FTIR hyperspectral imaging [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00288
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: 26 ago. 2024.
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 2024 ago. 26 ] 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 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.107957
Artigo de periodico
A hybrid machine learning model for in-process estimation of printing distance in laser Directed Energy Deposition (2023)
Ribeiro, Kandice Suane Barros ; Nuñez, Henrique Hiram Libutti; Venter, Giuliana Sardi ; Doude, Haley R ; Coelho, Reginaldo Teixeira
Source: International Journal of Advanced Manufacturing Technology. Unidades: EESC, ICMC
Subjects: MANUFATURA ADITIVA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBEIRO, Kandice Suane Barros et al. A hybrid machine learning model for in-process estimation of printing distance in laser Directed Energy Deposition. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, v. 127, n. 7-8, p. 3183-3194, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00170-023-11582-z. Acesso em: 26 ago. 2024.
APA
Ribeiro, K. S. B., Nuñez, H. H. L., Venter, G. S., Doude, H. R., & Coelho, R. T. (2023). A hybrid machine learning model for in-process estimation of printing distance in laser Directed Energy Deposition. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 127( 7-8), 3183-3194. doi:10.1007/s00170-023-11582-z
NLM
Ribeiro KSB, Nuñez HHL, Venter GS, Doude HR, Coelho RT. A hybrid machine learning model for in-process estimation of printing distance in laser Directed Energy Deposition [Internet]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2023 ; 127( 7-8): 3183-3194.[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00170-023-11582-z
Vancouver
Ribeiro KSB, Nuñez HHL, Venter GS, Doude HR, Coelho RT. A hybrid machine learning model for in-process estimation of printing distance in laser Directed Energy Deposition [Internet]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2023 ; 127( 7-8): 3183-3194.[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00170-023-11582-z
Artigo de periodico
Real-time prediction of deposited bead width in L-DED using semi-supervised transfer learning (2023)
Mochi, Victor H; Nuñez, Henrique Hiram Libutti; Ribeiro, Kandice Suane Barros ; Venter, Giuliana Sardi
Source: International Journal of Advanced Manufacturing Technology. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, MANUFATURA ADITIVA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MOCHI, Victor H et al. Real-time prediction of deposited bead width in L-DED using semi-supervised transfer learning. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, v. 129, n. 11-12, p. 5643-5654, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00170-023-12658-6. Acesso em: 26 ago. 2024.
APA
Mochi, V. H., Nuñez, H. H. L., Ribeiro, K. S. B., & Venter, G. S. (2023). Real-time prediction of deposited bead width in L-DED using semi-supervised transfer learning. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 129( 11-12), 5643-5654. doi:10.1007/s00170-023-12658-6
NLM
Mochi VH, Nuñez HHL, Ribeiro KSB, Venter GS. Real-time prediction of deposited bead width in L-DED using semi-supervised transfer learning [Internet]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2023 ; 129( 11-12): 5643-5654.[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00170-023-12658-6
Vancouver
Mochi VH, Nuñez HHL, Ribeiro KSB, Venter GS. Real-time prediction of deposited bead width in L-DED using semi-supervised transfer learning [Internet]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2023 ; 129( 11-12): 5643-5654.[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00170-023-12658-6
Trabalho de evento
Modeling and interpreting 6-D object pose estimation (2023)
Soler, Diego Pavan ; Hirata Júnior, Roberto ; Espadoto, Mateus
Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Image Processing - ICIP. Unidade: IME
Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS, APRENDIZAGEM PROFUNDA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SOLER, Diego Pavan e HIRATA JÚNIOR, Roberto e ESPADOTO, Mateus. Modeling and interpreting 6-D object pose estimation. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICIP49359.2023.10223067. Acesso em: 26 ago. 2024.
APA
Soler, D. P., Hirata Júnior, R., & Espadoto, M. (2023). Modeling and interpreting 6-D object pose estimation. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/ICIP49359.2023.10223067
NLM
Soler DP, Hirata Júnior R, Espadoto M. Modeling and interpreting 6-D object pose estimation [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICIP49359.2023.10223067
Vancouver
Soler DP, Hirata Júnior R, Espadoto M. Modeling and interpreting 6-D object pose estimation [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICIP49359.2023.10223067
Trabalho de evento
Spider species classification using vision transformers and convolutional neural networks (2023)
Magalhães, Arthur Teixeira ; Hirata, Nina Sumiko Tomita
Source: Anais estendidos. Conference titles: Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI. Unidade: IME
Subjects: REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MAGALHÃES, Arthur Teixeira e HIRATA, Nina Sumiko Tomita. Spider species classification using vision transformers and convolutional neural networks. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2023.27475. Acesso em: 26 ago. 2024.
APA
Magalhães, A. T., & Hirata, N. S. T. (2023). Spider species classification using vision transformers and convolutional neural networks. In Anais estendidos. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sibgrapi.est.2023.27475
NLM
Magalhães AT, Hirata NST. Spider species classification using vision transformers and convolutional neural networks [Internet]. Anais estendidos. 2023 ;[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2023.27475
Vancouver
Magalhães AT, Hirata NST. Spider species classification using vision transformers and convolutional neural networks [Internet]. Anais estendidos. 2023 ;[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2023.27475
Artigo de periodico
A novel image-based approach for soybean seed phenotyping using machine learning techniques (2022)
Miranda, Melissa Cristina de Carvalho ; Aono, Alexandre Hild; Pinheiro, José Baldin
Source: bioRxiv. Unidade: ESALQ
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FENÓTIPOS, MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS, SEMENTES, SOJA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MIRANDA, Melissa Cristina de Carvalho e AONO, Alexandre Hild e PINHEIRO, José Baldin. A novel image-based approach for soybean seed phenotyping using machine learning techniques. bioRxiv, p. 1-32 (preprint), 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1101/2022.10.10.511645. Acesso em: 26 ago. 2024.
APA
Miranda, M. C. de C., Aono, A. H., & Pinheiro, J. B. (2022). A novel image-based approach for soybean seed phenotyping using machine learning techniques. bioRxiv, 1-32 (preprint). doi:10.1101/2022.10.10.511645
NLM
Miranda MC de C, Aono AH, Pinheiro JB. A novel image-based approach for soybean seed phenotyping using machine learning techniques [Internet]. bioRxiv. 2022 ; 1-32 (preprint).[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1101/2022.10.10.511645
Vancouver
Miranda MC de C, Aono AH, Pinheiro JB. A novel image-based approach for soybean seed phenotyping using machine learning techniques [Internet]. bioRxiv. 2022 ; 1-32 (preprint).[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1101/2022.10.10.511645
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: 26 ago. 2024.
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 2024 ago. 26 ] 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 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0010915300003124
Trabalho de evento-anais periodico
Content-based lawsuits document image retrieval (2022)
Freire, Daniela Lopes ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Feltran, Leonardo Carneiro ; Nagamatsu, Lara Ayumi; Silva, Kelly Cristina Ramos da ; Firmino, Claudemir ; Ferreira, João Eduardo ; Takecian, Pedro Losco ; Carlotti, Danilo Panzeri ; Lima, Francisco Antonio Cavalcanti ; Portela, Roberto Mendes
Source: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Conference titles: Conference on Artificial Intelligence - EPIA. Unidades: ICMC, IME
Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FREIRE, Daniela Lopes et al. Content-based lawsuits document image retrieval. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-16474-3_3. Acesso em: 26 ago. 2024. , 2022
APA
Freire, D. L., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Feltran, L. C., Nagamatsu, L. A., Silva, K. C. R. da, Firmino, C., et al. (2022). Content-based lawsuits document image retrieval. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-16474-3_3
NLM
Freire DL, Carvalho ACP de LF de, Feltran LC, Nagamatsu LA, Silva KCR da, Firmino C, Ferreira JE, Takecian PL, Carlotti DP, Lima FAC, Portela RM. Content-based lawsuits document image retrieval [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2022 ; 13566 29-40.[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-16474-3_3
Vancouver
Freire DL, Carvalho ACP de LF de, Feltran LC, Nagamatsu LA, Silva KCR da, Firmino C, Ferreira JE, Takecian PL, Carlotti DP, Lima FAC, Portela RM. Content-based lawsuits document image retrieval [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2022 ; 13566 29-40.[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-16474-3_3
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
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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: 26 ago. 2024.
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 2024 ago. 26 ] 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 2024 ago. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08082022-084706/
Dissertação (Mestrado)
Auxílio ao diagnóstico da retinopatia diabética por segmentação semântica utilizando rede neural U-NET em imagens de retina (2022)
Bernardo, Alexandre Moretti; Rodrigues, Evandro Luis Linhari (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RETINA, REDES NEURAIS, TÉCNICAS DE DIAGNÓSTICO OFTALMOLÓGICO
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ABNT
BERNARDO, Alexandre Moretti. Auxílio ao diagnóstico da retinopatia diabética por segmentação semântica utilizando rede neural U-NET em imagens de retina. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-17012024-153112/. Acesso em: 26 ago. 2024.
APA
Bernardo, A. M. (2022). Auxílio ao diagnóstico da retinopatia diabética por segmentação semântica utilizando rede neural U-NET em imagens de retina (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-17012024-153112/
NLM
Bernardo AM. Auxílio ao diagnóstico da retinopatia diabética por segmentação semântica utilizando rede neural U-NET em imagens de retina [Internet]. 2022 ;[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-17012024-153112/
Vancouver
Bernardo AM. Auxílio ao diagnóstico da retinopatia diabética por segmentação semântica utilizando rede neural U-NET em imagens de retina [Internet]. 2022 ;[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-17012024-153112/
Artigo de periodico
Unbiased analysis of mouse brain endothelial networks from two- or three-dimensional fluorescence images (2022)
Freitas-Andrade, Moises ; Comin, Cesar Henrique ; Silva, Matheus Viana da; Costa, Luciano da Fontoura ; Lacoste, Baptiste
Source: Neurophotonics. Unidade: IFSC
Subjects: ENDOTÉLIO, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, CÉREBRO, REDES NEURAIS
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ABNT
FREITAS-ANDRADE, Moises et al. Unbiased analysis of mouse brain endothelial networks from two- or three-dimensional fluorescence images. Neurophotonics, v. 9, n. 3, p. 031916-1-031916-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1117/1.NPh.9.3.031916. Acesso em: 26 ago. 2024.
APA
Freitas-Andrade, M., Comin, C. H., Silva, M. V. da, Costa, L. da F., & Lacoste, B. (2022). Unbiased analysis of mouse brain endothelial networks from two- or three-dimensional fluorescence images. Neurophotonics, 9( 3), 031916-1-031916-17. doi:10.1117/1.NPh.9.3.031916
NLM
Freitas-Andrade M, Comin CH, Silva MV da, Costa L da F, Lacoste B. Unbiased analysis of mouse brain endothelial networks from two- or three-dimensional fluorescence images [Internet]. Neurophotonics. 2022 ; 9( 3): 031916-1-031916-17.[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1117/1.NPh.9.3.031916
Vancouver
Freitas-Andrade M, Comin CH, Silva MV da, Costa L da F, Lacoste B. Unbiased analysis of mouse brain endothelial networks from two- or three-dimensional fluorescence images [Internet]. Neurophotonics. 2022 ; 9( 3): 031916-1-031916-17.[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1117/1.NPh.9.3.031916
Artigo de periodico
Aplicação da inteligência artificial em imagem cardiovascular: classificação automática de imagens de radiografia de tórax (2022)
Gutierrez, Marco Antonio ; Cardenas, Diego Armando Cardona ; Marcomini, Karem Daiane ; Traina, Agma Juci Machado ; Moreno, Ramon Alfredo; Krieger, Jose Eduardo
Source: Revista da Sociedade de Cardiologia do Estado de São Paulo. Unidades: ICMC, FM
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, RADIOGRAFIA, TÓRAX
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GUTIERREZ, Marco Antonio et al. Aplicação da inteligência artificial em imagem cardiovascular: classificação automática de imagens de radiografia de tórax. Revista da Sociedade de Cardiologia do Estado de São Paulo, v. 32, n. 1, p. 31-38, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.29381/0103-8559/2022320131-8. Acesso em: 26 ago. 2024.
APA
Gutierrez, M. A., Cardenas, D. A. C., Marcomini, K. D., Traina, A. J. M., Moreno, R. A., & Krieger, J. E. (2022). Aplicação da inteligência artificial em imagem cardiovascular: classificação automática de imagens de radiografia de tórax. Revista da Sociedade de Cardiologia do Estado de São Paulo, 32( 1), 31-38. doi:10.29381/0103-8559/2022320131-8
NLM
Gutierrez MA, Cardenas DAC, Marcomini KD, Traina AJM, Moreno RA, Krieger JE. Aplicação da inteligência artificial em imagem cardiovascular: classificação automática de imagens de radiografia de tórax [Internet]. Revista da Sociedade de Cardiologia do Estado de São Paulo. 2022 ; 32( 1): 31-38.[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.29381/0103-8559/2022320131-8
Vancouver
Gutierrez MA, Cardenas DAC, Marcomini KD, Traina AJM, Moreno RA, Krieger JE. Aplicação da inteligência artificial em imagem cardiovascular: classificação automática de imagens de radiografia de tórax [Internet]. Revista da Sociedade de Cardiologia do Estado de São Paulo. 2022 ; 32( 1): 31-38.[citado 2024 ago. 26 ] Available from: https://doi.org/10.29381/0103-8559/2022320131-8

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