INVESTIGATING SEMI-SUPERVISED LEARNING WITH CONSISTENCY REGULARIZATION FOR SEMANTIC SEGMENTATION IN ENVIRONMENTAL PRESERVATION AREAS

Publicado em 09/03/2026 - ISBN: 978-65-272-2245-3

DOI
10.29327/1453544.28-1  
Título do Trabalho
INVESTIGATING SEMI-SUPERVISED LEARNING WITH CONSISTENCY REGULARIZATION FOR SEMANTIC SEGMENTATION IN ENVIRONMENTAL PRESERVATION AREAS
Autores
  • Lorran de Araújo Durães Soares
  • Mauren Louise Sguario Coelho de Andrade
  • Fabrício Bizotto
  • Gilson Antonio Giraldi
Modalidade
Artigo
Área temática
Inteligência Artificial
Data de Publicação
09/03/2026
País da Publicação
Brasil
Idioma da Publicação
pt-BR
Página do Trabalho
https://www.even3.com.br/anais/enmc-2025/1259534-investigating-semi-supervised-learning-with-consistency-regularization-for-semantic-segmentation-in-environmenta
ISBN
978-65-272-2245-3
Título do Evento
XXVIII Encontro Nacional de Modelagem Computacional
Cidade do Evento
Montes Claros
Título dos Anais do Evento
Anais do Encontro Nacional de Modelagem Computacional e Encontro de Ciência e Tecnologia de Materiais
Nome da Editora
Even3
Meio de Divulgação
Meio Digital
DOI

Como citar

SOARES, Lorran de Araújo Durães et al.. INVESTIGATING SEMI-SUPERVISED LEARNING WITH CONSISTENCY REGULARIZATION FOR SEMANTIC SEGMENTATION IN ENVIRONMENTAL PRESERVATION AREAS.. In: Anais do Encontro Nacional de Modelagem Computacional e Encontro de Ciência e Tecnologia de Materiais. Anais...Montes Claros(MG) Universidade Estadual de Montes Claros, 2025. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/enmc-2025/1259534-INVESTIGATING-SEMI-SUPERVISED-LEARNING-WITH-CONSISTENCY-REGULARIZATION-FOR-SEMANTIC-SEGMENTATION-IN-ENVIRONMENTA. Acesso em: 22/05/2026

Trabalho

Even3 Publicacoes