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  • Artigo de periodico

    Temporal consistency as pretext task in unsupervised domain adaptation for semantic segmentation (2025)

    Barbosa, Felipe ; Osório, Fernando Santos

    Unidade: ICMC

    Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • 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: 04 dez. 2025.

    • 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 2025 dez. 04 ] 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 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10846-025-02220-9

  • Trabalho de evento

    Estudo de estratégia de aprendizado auto-supervisionado para aprimoramento da consistência temporal em modelo de segmentação semântica baseado em deep learning (2023)

    Barbosa, Felipe Manfio ; Osório, Fernando Santos

    Source: Anais. Conference titles: Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - CSBC. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA, ESTABILIDADE, VISÃO COMPUTACIONAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      BARBOSA, Felipe Manfio e OSÓRIO, Fernando Santos. Estudo de estratégia de aprendizado auto-supervisionado para aprimoramento da consistência temporal em modelo de segmentação semântica baseado em deep learning. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/semish.2023.230573. Acesso em: 04 dez. 2025.

    • APA

      Barbosa, F. M., & Osório, F. S. (2023). Estudo de estratégia de aprendizado auto-supervisionado para aprimoramento da consistência temporal em modelo de segmentação semântica baseado em deep learning. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/semish.2023.230573

    • NLM

      Barbosa FM, Osório FS. Estudo de estratégia de aprendizado auto-supervisionado para aprimoramento da consistência temporal em modelo de segmentação semântica baseado em deep learning [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.5753/semish.2023.230573

    • Vancouver

      Barbosa FM, Osório FS. Estudo de estratégia de aprendizado auto-supervisionado para aprimoramento da consistência temporal em modelo de segmentação semântica baseado em deep learning [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.5753/semish.2023.230573
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