Daliana Lobo Torres

Idiomas

Produções bibliográficas

• VOELSEN, M. ; LOBO TORRES, D. ; FEITOSA, R. Q. ; ROTTENSTEINER, F. ; HEIPKE, C. . INVESTIGATIONS ON FEATURE SIMILARITY AND THE IMPACT OF TRAINING DATA FOR LAND COVER CLASSIFICATION. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences , v. V-3-2021, p. 181-189, 2021.

• Torres, Daliana Lobo ; TURNES, JAVIER NOA ; SOTO VEGA, PEDRO JUAN ; FEITOSA, RAUL QUEIROZ ; SILVA, DANIEL E. ; MARCATO JUNIOR, JOSE ; ALMEIDA, CLAUDIO . Deforestation Detection with Fully Convolutional Networks in the Amazon Forest from Landsat-8 and Sentinel-2 Images. Remote Sensing , v. 13, p. 5084, 2021.

• LOBO TORRES, DALIANA ; NIGRI HAPP, PATRICK ; ELENA CUÉ LA ROSA, LAURA ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; MARTINS, JOSÉ ; OLÃ BRESSAN, PATRIK ; GONÇALVES, WESLEY NUNES ; LIESENBERG, VERALDO . Applying Fully Convolutional Architectures for Semantic Segmentation of a Single Tree Species in Urban Environment on High Resolution UAV Optical Imagery. SENSORS , v. 20, p. 563, 2020.

• TURNES, JAVIER NOA ; CASTRO, JOSE DAVID BERMUDEZ ; Torres, Daliana Lobo ; VEGA, PEDRO JUAN SOTO ; FEITOSA, RAUL QUEIROZ ; HAPP, PATRICK N. . Atrous cGAN for SAR to Optical Image Translation. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters , v. -, p. 1-5, 2020.

• CASTAN, LENIHER ; DEL TORO, GRISEL ; FERNÁNDEZ, ADOLFO A. ; GONZÁLEZ, MANUEL ; ORTÍZ, EMILIA ; LOBO, DALIANA . Biological Activity of Liposomal Vanillin. JOURNAL OF MEDICINAL FOOD , v. 16, p. 551-557, 2013.

• TORRES, D. L. ; FEITOSA, R. Q. ; LA ROSA, L. E. C. ; HAPP, P. N. ; MARCATO, J. ; GONCALVES, W.N. ; MARTINS, J. ; LIESENBERG, V. . Semantic Segmentation Of Endangered Tree Species In Brazilian Savanna Using Deeplabv3+ Variants. In: 2020 IEEE Latin American GRSS & ISPRS Remote Sensing Conference (LAGIRS), 2020, Santiago. 2020 IEEE Latin American GRSS & ISPRS Remote Sensing Conference (LAGIRS), 2020. p. 515.

Projetos de pesquisa

• 2022 - Atual

  Hilai360 Ferramenta para inspeção automática de plantas industriais a partir de imagens, Descrição: O objetivo central do projeto Hilai360 é o desenvolvimento de um framework para construção de ferramentas baseadas em IA para inspeção automática de imagens de plantas industriais, em particular, tarefas de detecção e segmentação semântica. As soluções a serem desenvolvidas incorporam técnicas de Aprendizado Ativo, Aprendizado por Reforço e Aprendizado Contrastivo que visam minimizar o esforço humano de anotação de imagens sem prejuízo da acurácia. Prevê-se ainda o desenvolvimento de ferramentas para a reconstrução 3D a partir de imagens monoculares que facilitem o trabalho de anotação e melhorem a acurácia na estimativa das dimensões de objetos de interesse. Todos os componentes serão integrados a uma plataforma de AutoML, que viabilize a otimização dos algoritmos de detecção e segmentação, subjacentes a cada ferramenta desenvolvida..Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Daliana Lobo Torres - Integrante / Alberto Barbosa Raposo - Integrante / Wouter Caarls - Integrante / Raul Queiroz Feitosa - Coordenador.