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Trabalho de evento
Riparian zones classification using Satellite/UAV synergy and deep learning (2024)
Casagrande, Luan; Hirata Júnior, Roberto
Source: Proceedings. Conference titles: IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS 2024. Unidade: IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, SATÉLITES, SENSORIAMENTO REMOTO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CASAGRANDE, Luan e HIRATA JÚNIOR, Roberto. Riparian zones classification using Satellite/UAV synergy and deep learning. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IGARSS53475.2024.10642449. Acesso em: 05 nov. 2025.
APA
Casagrande, L., & Hirata Júnior, R. (2024). Riparian zones classification using Satellite/UAV synergy and deep learning. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IGARSS53475.2024.10642449
NLM
Casagrande L, Hirata Júnior R. Riparian zones classification using Satellite/UAV synergy and deep learning [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IGARSS53475.2024.10642449
Vancouver
Casagrande L, Hirata Júnior R. Riparian zones classification using Satellite/UAV synergy and deep learning [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IGARSS53475.2024.10642449
Trabalho de evento-anais periodico
An end-to-end deep learning approach for video captioning through mobile devices (2024)
Damaceno, Rafael Jeferson Pezzuto ; César Júnior, Roberto Marcondes
Source: Proceedings. Conference titles: Iberoamerican Congress on Pattern Recognition - CIARP. Unidade: IME
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA
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ABNT
DAMACENO, Rafael Jeferson Pezzuto e CÉSAR JÚNIOR, Roberto Marcondes. An end-to-end deep learning approach for video captioning through mobile devices. Proceedings. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-49018-7_51. Acesso em: 05 nov. 2025. , 2024
APA
Damaceno, R. J. P., & César Júnior, R. M. (2024). An end-to-end deep learning approach for video captioning through mobile devices. Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-49018-7_51
NLM
Damaceno RJP, César Júnior RM. An end-to-end deep learning approach for video captioning through mobile devices [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-49018-7_51
Vancouver
Damaceno RJP, César Júnior RM. An end-to-end deep learning approach for video captioning through mobile devices [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-49018-7_51
Tese (Doutorado)
Overcoming challenging crban images: deep learning and data integration methods for detecting trees entangled with power lines (2023)
Oliveira, Artur André Almeida de Macedo ; Hirata Júnior, Roberto (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA, VISÃO COMPUTACIONAL
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ABNT
OLIVEIRA, Artur André Almeida de Macedo. Overcoming challenging crban images: deep learning and data integration methods for detecting trees entangled with power lines. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22032024-184659/. Acesso em: 05 nov. 2025.
APA
Oliveira, A. A. A. de M. (2023). Overcoming challenging crban images: deep learning and data integration methods for detecting trees entangled with power lines (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22032024-184659/
NLM
Oliveira AAA de M. Overcoming challenging crban images: deep learning and data integration methods for detecting trees entangled with power lines [Internet]. 2023 ;[citado 2025 nov. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22032024-184659/
Vancouver
Oliveira AAA de M. Overcoming challenging crban images: deep learning and data integration methods for detecting trees entangled with power lines [Internet]. 2023 ;[citado 2025 nov. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22032024-184659/

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