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Trabalho de evento
Separating particles from plankton images (2023)
Hirata, Nina Sumiko Tomita ; Morimitsu, Alexandre ; Goulart, Antonio José Homsi
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Pattern Recognition - ICPR. Unidade: IME
Assuntos: APRENDIZAGEM PROFUNDA, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, PLÂNCTON
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ABNT
HIRATA, Nina Sumiko Tomita e MORIMITSU, Alexandre e GOULART, Antonio José Homsi. Separating particles from plankton images. 2023, Anais.. Cham: Springer, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-37731-0_33. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Hirata, N. S. T., Morimitsu, A., & Goulart, A. J. H. (2023). Separating particles from plankton images. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-37731-0_33
NLM
Hirata NST, Morimitsu A, Goulart AJH. Separating particles from plankton images [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-37731-0_33
Vancouver
Hirata NST, Morimitsu A, Goulart AJH. Separating particles from plankton images [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-37731-0_33
Tese (Doutorado)
Uma abordagem baseada em aprendizagem de máquina e grafos para segmentação de páginas (2023)
Maia, Ana Lucia Lima Marreiros; Hirata, Nina Sumiko Tomita (Orientador)
Unidade: IME
Assuntos: IMAGEM DIGITAL, DOCUMENTOS ELETRÔNICOS, REDES NEURAIS
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ABNT
MAIA, Ana Lucia Lima Marreiros. Uma abordagem baseada em aprendizagem de máquina e grafos para segmentação de páginas. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-31072023-115633/. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Maia, A. L. L. M. (2023). Uma abordagem baseada em aprendizagem de máquina e grafos para segmentação de páginas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-31072023-115633/
NLM
Maia ALLM. Uma abordagem baseada em aprendizagem de máquina e grafos para segmentação de páginas [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-31072023-115633/
Vancouver
Maia ALLM. Uma abordagem baseada em aprendizagem de máquina e grafos para segmentação de páginas [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-31072023-115633/
Artigo de periodico
Visualizing high-dimensional functions with dense maps (2023)
Espadoto, Mateus ; Rodrigues, Francisco Caio Maia ; Hirata, Nina Sumiko Tomita ; Telea, Alexandru Cristian
Fonte: SN Computer Science. Unidades: IME, ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PESQUISA OPERACIONAL, REGRESSÃO, OTIMIZAÇÃO MATEMÁTICA
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ABNT
ESPADOTO, Mateus et al. Visualizing high-dimensional functions with dense maps. SN Computer Science, v. 4, n. artigo 230, p. 1, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s42979-022-01664-2. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Espadoto, M., Rodrigues, F. C. M., Hirata, N. S. T., & Telea, A. C. (2023). Visualizing high-dimensional functions with dense maps. SN Computer Science, 4( artigo 230), 1. doi:10.1007/s42979-022-01664-2
NLM
Espadoto M, Rodrigues FCM, Hirata NST, Telea AC. Visualizing high-dimensional functions with dense maps [Internet]. SN Computer Science. 2023 ; 4( artigo 230): 1.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s42979-022-01664-2
Vancouver
Espadoto M, Rodrigues FCM, Hirata NST, Telea AC. Visualizing high-dimensional functions with dense maps [Internet]. SN Computer Science. 2023 ; 4( artigo 230): 1.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s42979-022-01664-2
Artigo de periodico
The information of attribute uncertainties: what convolutional neural networks can learn about errors in input data (2023)
Rodrigues, Natália Villa Nova ; Abramo, L. Raul ; Hirata, Nina Sumiko Tomita
Fonte: Machine Learning: Science and Technology. Unidades: IF, IME
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE DADOS, ESTATÍSTICA
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ABNT
RODRIGUES, Natália Villa Nova e ABRAMO, L. Raul e HIRATA, Nina Sumiko Tomita. The information of attribute uncertainties: what convolutional neural networks can learn about errors in input data. Machine Learning: Science and Technology, v. 4, n. artigo 045019, p. 1-26, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-2153/ad0285. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Rodrigues, N. V. N., Abramo, L. R., & Hirata, N. S. T. (2023). The information of attribute uncertainties: what convolutional neural networks can learn about errors in input data. Machine Learning: Science and Technology, 4( artigo 045019), 1-26. doi:10.1088/2632-2153/ad0285
NLM
Rodrigues NVN, Abramo LR, Hirata NST. The information of attribute uncertainties: what convolutional neural networks can learn about errors in input data [Internet]. Machine Learning: Science and Technology. 2023 ; 4( artigo 045019): 1-26.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-2153/ad0285
Vancouver
Rodrigues NVN, Abramo LR, Hirata NST. The information of attribute uncertainties: what convolutional neural networks can learn about errors in input data [Internet]. Machine Learning: Science and Technology. 2023 ; 4( artigo 045019): 1-26.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-2153/ad0285
Trabalho de evento
Improving self-supervised dimensionality reduction: exploring hyperparameters and pseudo-labeling strategies (2023)
Oliveira, Artur André Almeida de Macedo ; Espadoto, Mateus ; Hirata Júnior, Roberto ; Hirata, Nina Sumiko Tomita ; Telea, Alexandru Cristian
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics - VISIGRAPP. Unidade: IME
Assuntos: APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES NEURAIS
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ABNT
OLIVEIRA, Artur André Almeida de Macedo et al. Improving self-supervised dimensionality reduction: exploring hyperparameters and pseudo-labeling strategies. 2023, Anais.. Cham: Springer, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-25477-2_7. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Oliveira, A. A. A. de M., Espadoto, M., Hirata Júnior, R., Hirata, N. S. T., & Telea, A. C. (2023). Improving self-supervised dimensionality reduction: exploring hyperparameters and pseudo-labeling strategies. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-25477-2_7
NLM
Oliveira AAA de M, Espadoto M, Hirata Júnior R, Hirata NST, Telea AC. Improving self-supervised dimensionality reduction: exploring hyperparameters and pseudo-labeling strategies [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-25477-2_7
Vancouver
Oliveira AAA de M, Espadoto M, Hirata Júnior R, Hirata NST, Telea AC. Improving self-supervised dimensionality reduction: exploring hyperparameters and pseudo-labeling strategies [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-25477-2_7
Trabalho de evento
Understanding attention-based encoder-decoder networks: a case study with chess scoresheet recognition (2022)
Hayashi, Sergio Yuji; Hirata, Nina Sumiko Tomita
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Pattern Recognition - ICPR. Unidade: IME
Assuntos: RECONHECIMENTO DE IMAGEM, REDES NEURAIS, ENGENHARIA DE CONHECIMENTO
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ABNT
HAYASHI, Sergio Yuji e HIRATA, Nina Sumiko Tomita. Understanding attention-based encoder-decoder networks: a case study with chess scoresheet recognition. 2022, Anais.. Piscataway: IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICPR56361.2022.9956133. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Hayashi, S. Y., & Hirata, N. S. T. (2022). Understanding attention-based encoder-decoder networks: a case study with chess scoresheet recognition. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/ICPR56361.2022.9956133
NLM
Hayashi SY, Hirata NST. Understanding attention-based encoder-decoder networks: a case study with chess scoresheet recognition [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICPR56361.2022.9956133
Vancouver
Hayashi SY, Hirata NST. Understanding attention-based encoder-decoder networks: a case study with chess scoresheet recognition [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICPR56361.2022.9956133
Trabalho de evento
Improving deep learning projections by neighborhood analysis (2022)
Modrakowski, Terri S ; Espadoto, Mateus ; Falcão, Alexandre Xavier ; Hirata, Nina Sumiko Tomita ; Telea, Alexandru Cristian
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics - VISIGRAPP. Unidade: IME
Assuntos: APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MODRAKOWSKI, Terri S et al. Improving deep learning projections by neighborhood analysis. 2022, Anais.. Cham: Springer, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-94893-1_6. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Modrakowski, T. S., Espadoto, M., Falcão, A. X., Hirata, N. S. T., & Telea, A. C. (2022). Improving deep learning projections by neighborhood analysis. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-94893-1_6
NLM
Modrakowski TS, Espadoto M, Falcão AX, Hirata NST, Telea AC. Improving deep learning projections by neighborhood analysis [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-94893-1_6
Vancouver
Modrakowski TS, Espadoto M, Falcão AX, Hirata NST, Telea AC. Improving deep learning projections by neighborhood analysis [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-94893-1_6
Trabalho de evento
Deep learning and t-SNE projection for plankton images clusterization (2022)
Goulart, Antonio José Homsi; Morimitsu, Alexandre ; Jacomassi, Renan; Hirata, Nina Sumiko Tomita ; Lopes, Rubens Mendes
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Oceans Conference. Unidades: IME, IO
Assuntos: APRENDIZAGEM PROFUNDA, ALGORITMOS PARA PROCESSAMENTO, PLÂNCTON, IMAGEM DIGITAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GOULART, Antonio José Homsi et al. Deep learning and t-SNE projection for plankton images clusterization. 2022, Anais.. Piscataway: IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.23919/OCEANS44145.2021.9706043. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Goulart, A. J. H., Morimitsu, A., Jacomassi, R., Hirata, N. S. T., & Lopes, R. M. (2022). Deep learning and t-SNE projection for plankton images clusterization. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.23919/OCEANS44145.2021.9706043
NLM
Goulart AJH, Morimitsu A, Jacomassi R, Hirata NST, Lopes RM. Deep learning and t-SNE projection for plankton images clusterization [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.23919/OCEANS44145.2021.9706043
Vancouver
Goulart AJH, Morimitsu A, Jacomassi R, Hirata NST, Lopes RM. Deep learning and t-SNE projection for plankton images clusterization [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.23919/OCEANS44145.2021.9706043
Artigo de periodico
From mathematical morphology to machine learning of image operators (2022)
Barrera, Junior ; Hashimoto, Ronaldo Fumio ; Hirata, Nina Sumiko Tomita ; Hirata Júnior, Roberto ; Reis, Marcelo S.
Fonte: São Paulo Journal of Mathematical Sciences. Unidade: IME
Assuntos: METODOLOGIA E TÉCNICAS DE COMPUTAÇÃO, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BARRERA, Junior et al. From mathematical morphology to machine learning of image operators. São Paulo Journal of Mathematical Sciences, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s40863-022-00303-1. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Barrera, J., Hashimoto, R. F., Hirata, N. S. T., Hirata Júnior, R., & Reis, M. S. (2022). From mathematical morphology to machine learning of image operators. São Paulo Journal of Mathematical Sciences. doi:10.1007/s40863-022-00303-1
NLM
Barrera J, Hashimoto RF, Hirata NST, Hirata Júnior R, Reis MS. From mathematical morphology to machine learning of image operators [Internet]. São Paulo Journal of Mathematical Sciences. 2022 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s40863-022-00303-1
Vancouver
Barrera J, Hashimoto RF, Hirata NST, Hirata Júnior R, Reis MS. From mathematical morphology to machine learning of image operators [Internet]. São Paulo Journal of Mathematical Sciences. 2022 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s40863-022-00303-1
Artigo de periodico
Digital signal analysis based on convolutional neural networks for active target time projection chambers (2022)
Fortino, Guilherme Ferrari ; Cardona, Juan Carlos Zamora ; Tamayose, Leonardo Eiji ; Hirata, Nina Sumiko Tomita ; Guimarães, Valdir
Fonte: Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. Unidades: IME, IF
Assuntos: REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE SINAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FORTINO, Guilherme Ferrari et al. Digital signal analysis based on convolutional neural networks for active target time projection chambers. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, v. 1031, n. artigo 166497, p. 1-7, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.nima.2022.166497. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Fortino, G. F., Cardona, J. C. Z., Tamayose, L. E., Hirata, N. S. T., & Guimarães, V. (2022). Digital signal analysis based on convolutional neural networks for active target time projection chambers. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, 1031( artigo 166497), 1-7. doi:10.1016/j.nima.2022.166497
NLM
Fortino GF, Cardona JCZ, Tamayose LE, Hirata NST, Guimarães V. Digital signal analysis based on convolutional neural networks for active target time projection chambers [Internet]. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 2022 ; 1031( artigo 166497): 1-7.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.nima.2022.166497
Vancouver
Fortino GF, Cardona JCZ, Tamayose LE, Hirata NST, Guimarães V. Digital signal analysis based on convolutional neural networks for active target time projection chambers [Internet]. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 2022 ; 1031( artigo 166497): 1-7.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.nima.2022.166497
Dissertação (Mestrado)
Leitura de planilhas de xadrez manuscritas usando redes neurais com mecanismos de atenção (2021)
Hayashi, Sergio Yuji; Hirata, Nina Sumiko Tomita (Orientador)
Unidade: IME
Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, XADREZ
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
HAYASHI, Sergio Yuji. Leitura de planilhas de xadrez manuscritas usando redes neurais com mecanismos de atenção. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-14012022-204025/. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Hayashi, S. Y. (2021). Leitura de planilhas de xadrez manuscritas usando redes neurais com mecanismos de atenção (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-14012022-204025/
NLM
Hayashi SY. Leitura de planilhas de xadrez manuscritas usando redes neurais com mecanismos de atenção [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-14012022-204025/
Vancouver
Hayashi SY. Leitura de planilhas de xadrez manuscritas usando redes neurais com mecanismos de atenção [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-14012022-204025/
Trabalho de evento
OptMap: using dense maps for visualizing multidimensional optimization problems (2021)
Espadoto, Mateus ; Rodrigues, Francisco Caio Maia ; Hirata, Nina Sumiko Tomita ; Telea, Alexandru Cristian
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications - VISIGRAPP. Unidade: IME
Assuntos: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ESPADOTO, Mateus et al. OptMap: using dense maps for visualizing multidimensional optimization problems. 2021, Anais.. Lisboa: SciTePress, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.5220/0010288501230132. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Espadoto, M., Rodrigues, F. C. M., Hirata, N. S. T., & Telea, A. C. (2021). OptMap: using dense maps for visualizing multidimensional optimization problems. In Proceedings. Lisboa: SciTePress. doi:10.5220/0010288501230132
NLM
Espadoto M, Rodrigues FCM, Hirata NST, Telea AC. OptMap: using dense maps for visualizing multidimensional optimization problems [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0010288501230132
Vancouver
Espadoto M, Rodrigues FCM, Hirata NST, Telea AC. OptMap: using dense maps for visualizing multidimensional optimization problems [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0010288501230132
Artigo de periodico
On machine-learning morphological image operators (2021)
Hirata, Nina Sumiko Tomita ; Papakostas, George A.
Fonte: Mathematics. Unidade: IME
Assuntos: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, APRENDIZAGEM PROFUNDA, FUNÇÕES BOOLEANAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
HIRATA, Nina Sumiko Tomita e PAPAKOSTAS, George A. On machine-learning morphological image operators. Mathematics, v. 9, n. artigo 1854, p. 1-22, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/math9161854. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Hirata, N. S. T., & Papakostas, G. A. (2021). On machine-learning morphological image operators. Mathematics, 9( artigo 1854), 1-22. doi:10.3390/math9161854
NLM
Hirata NST, Papakostas GA. On machine-learning morphological image operators [Internet]. Mathematics. 2021 ; 9( artigo 1854): 1-22.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.3390/math9161854
Vancouver
Hirata NST, Papakostas GA. On machine-learning morphological image operators [Internet]. Mathematics. 2021 ; 9( artigo 1854): 1-22.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.3390/math9161854
Artigo de periodico
Toward a quantitative survey of dimension reduction techniques (2021)
Espadoto, Mateus ; Martins, Rafael M. ; Kerren, Andreas ; Hirata, Nina Sumiko Tomita ; Telea, Alexandru Cristian
Fonte: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: IME
Assuntos: BENCHMARKING, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESTRUTURAS DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ESPADOTO, Mateus et al. Toward a quantitative survey of dimension reduction techniques. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 27, n. 3, p. 2153-2173, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2019.2944182. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Espadoto, M., Martins, R. M., Kerren, A., Hirata, N. S. T., & Telea, A. C. (2021). Toward a quantitative survey of dimension reduction techniques. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 27( 3), 2153-2173. doi:10.1109/TVCG.2019.2944182
NLM
Espadoto M, Martins RM, Kerren A, Hirata NST, Telea AC. Toward a quantitative survey of dimension reduction techniques [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2021 ; 27( 3): 2153-2173.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2019.2944182
Vancouver
Espadoto M, Martins RM, Kerren A, Hirata NST, Telea AC. Toward a quantitative survey of dimension reduction techniques [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2021 ; 27( 3): 2153-2173.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2019.2944182
Trabalho de evento
Self-supervised learning for astronomical image classification (2021)
Martinazzo, Ana Carolina Rodrigues Cavalcante; Espadoto, Mateus ; Hirata, Nina Sumiko Tomita
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Pattern Recognition - ICPR. Unidade: IME
Assuntos: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ASTRONOMIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARTINAZZO, Ana Carolina Rodrigues Cavalcante e ESPADOTO, Mateus e HIRATA, Nina Sumiko Tomita. Self-supervised learning for astronomical image classification. 2021, Anais.. Piscataway: IEEE, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICPR48806.2021.9412911. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Martinazzo, A. C. R. C., Espadoto, M., & Hirata, N. S. T. (2021). Self-supervised learning for astronomical image classification. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/ICPR48806.2021.9412911
NLM
Martinazzo ACRC, Espadoto M, Hirata NST. Self-supervised learning for astronomical image classification [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICPR48806.2021.9412911
Vancouver
Martinazzo ACRC, Espadoto M, Hirata NST. Self-supervised learning for astronomical image classification [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICPR48806.2021.9412911
Dissertação (Mestrado)
A self-supervised learning approach for astronomical images (2021)
Martinazzo, Ana Carolina Rodrigues Cavalcante; Hirata, Nina Sumiko Tomita (Orientador)
Unidade: IME
Assuntos: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, ASTRONOMIA, SOFTWARES, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARTINAZZO, Ana Carolina Rodrigues Cavalcante. A self-supervised learning approach for astronomical images. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-11012022-203357/. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Martinazzo, A. C. R. C. (2021). A self-supervised learning approach for astronomical images (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-11012022-203357/
NLM
Martinazzo ACRC. A self-supervised learning approach for astronomical images [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-11012022-203357/
Vancouver
Martinazzo ACRC. A self-supervised learning approach for astronomical images [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-11012022-203357/
Trabalho de evento
Reducing the need for bounding box annotations in object detection using image classification data (2021)
Blanger, Leonardo ; Hirata, Nina Sumiko Tomita ; Jiang, Xiaoyi
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing - SIBGRAPI. Unidade: IME
Assuntos: VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE OBJETOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BLANGER, Leonardo e HIRATA, Nina Sumiko Tomita e JIANG, Xiaoyi. Reducing the need for bounding box annotations in object detection using image classification data. 2021, Anais.. Piscataway: IEEE, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI54419.2021.00035. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Blanger, L., Hirata, N. S. T., & Jiang, X. (2021). Reducing the need for bounding box annotations in object detection using image classification data. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/SIBGRAPI54419.2021.00035
NLM
Blanger L, Hirata NST, Jiang X. Reducing the need for bounding box annotations in object detection using image classification data [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI54419.2021.00035
Vancouver
Blanger L, Hirata NST, Jiang X. Reducing the need for bounding box annotations in object detection using image classification data [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI54419.2021.00035
Trabalho de evento
Self-supervised dimensionality reduction with neural networks and pseudo-labeling (2021)
Espadoto, Mateus ; Hirata, Nina Sumiko Tomita ; Telea, Alexandru Cristian
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications - VISIGRAPP. Unidade: IME
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ESPADOTO, Mateus e HIRATA, Nina Sumiko Tomita e TELEA, Alexandru Cristian. Self-supervised dimensionality reduction with neural networks and pseudo-labeling. 2021, Anais.. Lisboa: SciTePress, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.5220/0010184800270037. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Espadoto, M., Hirata, N. S. T., & Telea, A. C. (2021). Self-supervised dimensionality reduction with neural networks and pseudo-labeling. In Proceedings. Lisboa: SciTePress. doi:10.5220/0010184800270037
NLM
Espadoto M, Hirata NST, Telea AC. Self-supervised dimensionality reduction with neural networks and pseudo-labeling [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0010184800270037
Vancouver
Espadoto M, Hirata NST, Telea AC. Self-supervised dimensionality reduction with neural networks and pseudo-labeling [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0010184800270037
Tese (Doutorado)
Learning multidimensional projections with neural networks (2021)
Espadoto, Mateus ; Hirata, Nina Sumiko Tomita (Orientador)
Unidade: IME
Assunto: REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ESPADOTO, Mateus. Learning multidimensional projections with neural networks. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-29082022-101314/. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Espadoto, M. (2021). Learning multidimensional projections with neural networks (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-29082022-101314/
NLM
Espadoto M. Learning multidimensional projections with neural networks [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-29082022-101314/
Vancouver
Espadoto M. Learning multidimensional projections with neural networks [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-29082022-101314/
Artigo de periodico
Towards a quantitative survey of dimension reduction techniques (2021)
Espadoto, Mateus ; Martins, Rafael M.; Kerren, Andreas ; Hirata, Nina Sumiko Tomita ; Telea, Alexandru Cristian
Fonte: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: IME
Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ESPADOTO, Mateus et al. Towards a quantitative survey of dimension reduction techniques. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 27, n. 3, p. 2153-2173, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/tvcg.2019.2944182. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Espadoto, M., Martins, R. M., Kerren, A., Hirata, N. S. T., & Telea, A. C. (2021). Towards a quantitative survey of dimension reduction techniques. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 27( 3), 2153-2173. doi:10.1109/tvcg.2019.2944182
NLM
Espadoto M, Martins RM, Kerren A, Hirata NST, Telea AC. Towards a quantitative survey of dimension reduction techniques [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2021 ; 27( 3): 2153-2173.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/tvcg.2019.2944182
Vancouver
Espadoto M, Martins RM, Kerren A, Hirata NST, Telea AC. Towards a quantitative survey of dimension reduction techniques [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2021 ; 27( 3): 2153-2173.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/tvcg.2019.2944182

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