13 Matching Annotations
  1. Feb 2025
  2. openreview.net openreview.net
    152_rPPG_Toolbox_Deep_Remote_P.pdf
    1
    1. matteuscruz 24 Feb 2025
      Supervised rPPG training requires high fidelity synchronous PPG waveform labels. However not alldatasets contain such high quality labels. In these cases we offer the option to train on synchronousPPG "pseudo" labels derived through a signal processing methodology as described by [41 ]. Theselabels are produced through POS-generated [ 31] PPG waveforms, which are then bandpass filteredaround the normal heart-rate frequencies (cut-off frequencies of 0.70 and 3.0 Hz), and finallyamplitude normalized using a Hilbert-signal envelope. The tight filtering and envelope normalizationresults in a strong periodic proxy signal, but at the cost of limited signal morphology.

      Aplicar synthetic PPG signals in the videos.

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    openreview.net/pdf
  3. Jul 2024
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    Facial emotion recognition using deep learning: review and insights
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  5. May 2024
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    Improving the Performance of Index Insurance Using Crop Models and Phenological Monitoring
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    1. matteuscruz 31 May 2024
      normalizeddifference vegetation index (NDVI)

      O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI, do inglês Normalized Difference Vegetation Index) é uma métrica amplamente utilizada na área de sensoriamento remoto para quantificar a vegetação em uma determinada área a partir de imagens de satélite ou aeronaves. Este índice é baseado na reflexão da luz em diferentes comprimentos de onda pelas plantas.

      Stats ML AI Risco Climático

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  7. Apr 2024
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    1. matteuscruz 26 Apr 2024
      TRABALHOS RELACIONADOS

      • Trazem trabalhos da literatura e explicam eles, ajuda a entender como está o estado atual da pesquisa nesse tema.

      • Referências em grande parte estão atualizadas.

      • Porém levam para o lado da propaganda. EXEMPLO: os pesquisadores alcançaram um grande sucesso. Meio exagerado.

      • Poderia também cubrir lacunas e pontos fracos nos métodos e modelos utilizados na literatura. Até mesmo para dar base para o trabalho de vocês. O que vocês fazem além do que já foi feito.

    2. matteuscruz 26 Apr 2024
      MATERIAIS E M ́ETODOS

      • Apresentaram desempenho dos modelos (pesos diferentes do yolo v8), seria interessante construir uma tabela de comparação entre as métricas.

      • Todos os modelos tem um desempenho reduzido na classe Bloco Branco porque o fundo é branco.

      • A matriz de confusão é construida em cima de qual conjunto de dados, treinamento ou validação?

      • Modelo com maior número de parâmetros não se sebressai, qual seria o problema?

      • Ha um espaço grande para explorar o uso de gêmeos digitais.

      • Apresentar algumas amostras das imagens que foram utilizadas para treinamento dos modelos.

      • Explicar as métricas utilizadas e suas formulas, ou apontar estudos que expliquem.

      • Comparar com o Yolov5, uma vez que os dois estão dentro da mesma biblioteca. Mudança mínima no código.

    3. matteuscruz 26 Apr 2024
      INTRODUCTION

      Tamaho bom 1. Apresentam o tema, 2. Contextualizam 3. Apresentam o problema 4.Fala sobre as tecnologias 5. Apresenta o objetivo do trabalho

      Faltou referênciar as afirmações, reconhecida por sua eficiencia e desempenho em tarefas de deteccao de objetos em tempo real.

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  9. Oct 2023
  10. arxiv.org arxiv.org
    2306.14138v1.pdf
    4
    1. matteuscruz 04 Oct 2023
      In contrast to conventional communicationtechnologies, semantic communication systems regard trans-mission effective if the meaning of the received informationmaintains the original meaning of the transmitted informa-tion

      SemCom explined.

      SemCom Explained
    2. matteuscruz 04 Oct 2023
      emantic communication consti-tutes an innovative paradigm wherein message transmissionis not confined solely to the message content, but ratherentails direct extraction of pertinent semantic information,

      Other way to describe the SemCom.

      SemCom Explained
    3. matteuscruz 04 Oct 2023
      Xie et al. [22] proposed a text transfer frameworkcalled DeepSC based on the Transformer [23], which canrecover the meaning of sentences through semantic informa-tion, thus minimizing semantic errors during transmission.

      SemCom for text transferring.

      SemCom text
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    arxiv.org/pdf/2306.14138v1.pdf