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Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas (2021)
Cangerana, Nilo Conrado Messias Alves; Osório, Fernando Santos (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
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ABNT
CANGERANA, Nilo Conrado Messias Alves. Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/30d92d95-cf4d-41aa-81d3-9b75db8d8be9/Nilo%20Conrado%20Messias%20Alves%20Cangerana%20.pdf. Acesso em: 30 abr. 2024.
APA
Cangerana, N. C. M. A. (2021). Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/30d92d95-cf4d-41aa-81d3-9b75db8d8be9/Nilo%20Conrado%20Messias%20Alves%20Cangerana%20.pdf
NLM
Cangerana NCMA. Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/30d92d95-cf4d-41aa-81d3-9b75db8d8be9/Nilo%20Conrado%20Messias%20Alves%20Cangerana%20.pdf
Vancouver
Cangerana NCMA. Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/30d92d95-cf4d-41aa-81d3-9b75db8d8be9/Nilo%20Conrado%20Messias%20Alves%20Cangerana%20.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Avaliação de desempenho de uma CNN para o reconhecimento da região periocular utilizando transfer learning e descritores locais de textura (2019)
Shitara, Nícolas Hiroaki; Gonzaga, Adilson (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS, TRANSFERÊNCIA (APRENDIZAGEM)
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ABNT
SHITARA, Nícolas Hiroaki. Avaliação de desempenho de uma CNN para o reconhecimento da região periocular utilizando transfer learning e descritores locais de textura. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0ac18921-ef06-4403-aa7a-190228b435e4/Shitara_Nicolas_tcc.pdf. Acesso em: 30 abr. 2024.
APA
Shitara, N. H. (2019). Avaliação de desempenho de uma CNN para o reconhecimento da região periocular utilizando transfer learning e descritores locais de textura (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0ac18921-ef06-4403-aa7a-190228b435e4/Shitara_Nicolas_tcc.pdf
NLM
Shitara NH. Avaliação de desempenho de uma CNN para o reconhecimento da região periocular utilizando transfer learning e descritores locais de textura [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0ac18921-ef06-4403-aa7a-190228b435e4/Shitara_Nicolas_tcc.pdf
Vancouver
Shitara NH. Avaliação de desempenho de uma CNN para o reconhecimento da região periocular utilizando transfer learning e descritores locais de textura [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0ac18921-ef06-4403-aa7a-190228b435e4/Shitara_Nicolas_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Rede neural convolucional e recursiva para a estimação de profundidade de objetos em vídeos (2018)
Moreira, Pedro Henrique de Oliveira; Rocha, Victor Hugo Nascimento; Cabral, Eduardo Lobo Lustosa (Orientador)
Unidade: EP
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
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ABNT
MOREIRA, Pedro Henrique de Oliveira e ROCHA, Victor Hugo Nascimento. Rede neural convolucional e recursiva para a estimação de profundidade de objetos em vídeos. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – EPUSP, São Paulo, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/95dac003-f29a-433b-8ae1-1132875c7aa9/Pedro%20Moreira%20-%20Victor%20rocha-%20Monografia.pdf. Acesso em: 30 abr. 2024.
APA
Moreira, P. H. de O., & Rocha, V. H. N. (2018). Rede neural convolucional e recursiva para a estimação de profundidade de objetos em vídeos (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). EPUSP, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/95dac003-f29a-433b-8ae1-1132875c7aa9/Pedro%20Moreira%20-%20Victor%20rocha-%20Monografia.pdf
NLM
Moreira PH de O, Rocha VHN. Rede neural convolucional e recursiva para a estimação de profundidade de objetos em vídeos [Internet]. 2018 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/95dac003-f29a-433b-8ae1-1132875c7aa9/Pedro%20Moreira%20-%20Victor%20rocha-%20Monografia.pdf
Vancouver
Moreira PH de O, Rocha VHN. Rede neural convolucional e recursiva para a estimação de profundidade de objetos em vídeos [Internet]. 2018 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/95dac003-f29a-433b-8ae1-1132875c7aa9/Pedro%20Moreira%20-%20Victor%20rocha-%20Monografia.pdf

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