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  • Dissertação (Mestrado)

    High-performance leaf segmentation and detection in soybean and cotton crop rotation systems: optimizing models, hyperparameters, and deployment on edge AI (2025)

    Silva, Thiago Henrique Segreto ; Becker, Marcelo (Orientador)

    Unidade: EESC

    Assuntos: VISÃO COMPUTACIONAL, ALGODÃO, AGRICULTURA DE PRECISÃO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, VISÃO COMPUTACIONAL, SISTEMAS EMBUTIDOS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SILVA, Thiago Henrique Segreto. High-performance leaf segmentation and detection in soybean and cotton crop rotation systems: optimizing models, hyperparameters, and deployment on edge AI. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18162/tde-02062025-094756/. Acesso em: 13 nov. 2025.

    • APA

      Silva, T. H. S. (2025). High-performance leaf segmentation and detection in soybean and cotton crop rotation systems: optimizing models, hyperparameters, and deployment on edge AI (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18162/tde-02062025-094756/

    • NLM

      Silva THS. High-performance leaf segmentation and detection in soybean and cotton crop rotation systems: optimizing models, hyperparameters, and deployment on edge AI [Internet]. 2025 ;[citado 2025 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18162/tde-02062025-094756/

    • Vancouver

      Silva THS. High-performance leaf segmentation and detection in soybean and cotton crop rotation systems: optimizing models, hyperparameters, and deployment on edge AI [Internet]. 2025 ;[citado 2025 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18162/tde-02062025-094756/

  • Trabalho de evento-anais periodico

    White blood cells segmentation and classification using a random forest and residual networks implementation (2024)

    Garcia, Marlon Rodrigues ; Ayala, Erika Toneth Ponce ; Pratavieira, Sebastião ; Bagnato, Vanderlei Salvador

    Fonte: Proceedings of SPIE. Nome do evento: Photonics West. Unidade: IFSC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, CÉLULAS

    PrivadoDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      GARCIA, Marlon Rodrigues et al. White blood cells segmentation and classification using a random forest and residual networks implementation. Proceedings of SPIE. Bellingham: International Society for Optical Engineering - SPIE. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/e74c64bc-3ce8-4b09-8092-d10cdfe4170f/PROD035697_3186763.pdf. Acesso em: 13 nov. 2025. , 2024

    • APA

      Garcia, M. R., Ayala, E. T. P., Pratavieira, S., & Bagnato, V. S. (2024). White blood cells segmentation and classification using a random forest and residual networks implementation. Proceedings of SPIE. Bellingham: International Society for Optical Engineering - SPIE. doi:10.1117/12.3007504

    • NLM

      Garcia MR, Ayala ETP, Pratavieira S, Bagnato VS. White blood cells segmentation and classification using a random forest and residual networks implementation [Internet]. Proceedings of SPIE. 2024 ; 12857[citado 2025 nov. 13 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/e74c64bc-3ce8-4b09-8092-d10cdfe4170f/PROD035697_3186763.pdf

    • Vancouver

      Garcia MR, Ayala ETP, Pratavieira S, Bagnato VS. White blood cells segmentation and classification using a random forest and residual networks implementation [Internet]. Proceedings of SPIE. 2024 ; 12857[citado 2025 nov. 13 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/e74c64bc-3ce8-4b09-8092-d10cdfe4170f/PROD035697_3186763.pdf
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