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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
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ABNT
BRUNO, Diego Renan et al. CARINA Project: visual perception systems applied for autonomous vehicles and advanced driver assistance systems (ADAS). IEEE Access, v. 11, p. 69720-69749, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3287491. Acesso em: 12 jun. 2024.
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, 11, 69720-69749. 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 ; 11 69720-69749.[citado 2024 jun. 12 ] 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 ; 11 69720-69749.[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3287491
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
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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: 12 jun. 2024.
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 2024 jun. 12 ] 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 2024 jun. 12 ] Available from: https://doi.org/10.5753/semish.2023.230573
Trabalho de evento
Self-supervised temporal consistency applied to domain adaptation in semantic segmentation of urban scenes (2023)
Barbosa, Felipe Manfio ; Osório, Fernando Santos
Source: Proceedings. Conference titles: Latin American Robotics Symposium - LARS. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA, SEMÂNTICA
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ABNT
BARBOSA, Felipe Manfio e OSÓRIO, Fernando Santos. Self-supervised temporal consistency applied to domain adaptation in semantic segmentation of urban scenes. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10333056. Acesso em: 12 jun. 2024.
APA
Barbosa, F. M., & Osório, F. S. (2023). Self-supervised temporal consistency applied to domain adaptation in semantic segmentation of urban scenes. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10333056
NLM
Barbosa FM, Osório FS. Self-supervised temporal consistency applied to domain adaptation in semantic segmentation of urban scenes [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10333056
Vancouver
Barbosa FM, Osório FS. Self-supervised temporal consistency applied to domain adaptation in semantic segmentation of urban scenes [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10333056
Trabalho de evento-resumo
Um estudo comparativo de métodos de deep learning aplicados à segmentação semântica de obstáculos, zonas seguras e não seguras para navegação a partir de dados RGB-D (2021)
Barbosa, Felipe Manfio; Osório, Fernando Santos
Conference titles: Reunião Anual da SBPC. Unidade: ICMC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ROBÔS
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ABNT
BARBOSA, Felipe Manfio e OSÓRIO, Fernando Santos. Um estudo comparativo de métodos de deep learning aplicados à segmentação semântica de obstáculos, zonas seguras e não seguras para navegação a partir de dados RGB-D. 2021, Anais.. São Paulo: SBPC, 2021. Disponível em: https://reunioes.sbpcnet.org.br/73RA/inscritos/resumos/10285_146ba9f2a6976570b0353203ec4474217.pdf. Acesso em: 12 jun. 2024.
APA
Barbosa, F. M., & Osório, F. S. (2021). Um estudo comparativo de métodos de deep learning aplicados à segmentação semântica de obstáculos, zonas seguras e não seguras para navegação a partir de dados RGB-D. In . São Paulo: SBPC. Recuperado de https://reunioes.sbpcnet.org.br/73RA/inscritos/resumos/10285_146ba9f2a6976570b0353203ec4474217.pdf
NLM
Barbosa FM, Osório FS. Um estudo comparativo de métodos de deep learning aplicados à segmentação semântica de obstáculos, zonas seguras e não seguras para navegação a partir de dados RGB-D [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://reunioes.sbpcnet.org.br/73RA/inscritos/resumos/10285_146ba9f2a6976570b0353203ec4474217.pdf
Vancouver
Barbosa FM, Osório FS. Um estudo comparativo de métodos de deep learning aplicados à segmentação semântica de obstáculos, zonas seguras e não seguras para navegação a partir de dados RGB-D [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://reunioes.sbpcnet.org.br/73RA/inscritos/resumos/10285_146ba9f2a6976570b0353203ec4474217.pdf
Trabalho de evento
3D perception for autonomous mobile robots navigation using deep learning for safe zones detection: a comparative study (2021)
Barbosa, Felipe Manfio ; Osório, Fernando Santos
Source: Anais. Conference titles: Computer on The Beach. Unidades: ICMC, EESC E ICMC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, SEMÂNTICA, ROBÔS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BARBOSA, Felipe Manfio e OSÓRIO, Fernando Santos. 3D perception for autonomous mobile robots navigation using deep learning for safe zones detection: a comparative study. 2021, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.14210/cotb.v12.p072-079. Acesso em: 12 jun. 2024.
APA
Barbosa, F. M., & Osório, F. S. (2021). 3D perception for autonomous mobile robots navigation using deep learning for safe zones detection: a comparative study. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.14210/cotb.v12.p072-079
NLM
Barbosa FM, Osório FS. 3D perception for autonomous mobile robots navigation using deep learning for safe zones detection: a comparative study [Internet]. Anais. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://doi.org/10.14210/cotb.v12.p072-079
Vancouver
Barbosa FM, Osório FS. 3D perception for autonomous mobile robots navigation using deep learning for safe zones detection: a comparative study [Internet]. Anais. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://doi.org/10.14210/cotb.v12.p072-079

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