Name: Unsupervised Distance Learning Framework
Author: Lucas Pascotti Valem and Daniel Carlos Guimarães Pedronette

Weakly Supervised Experiments Framework (WSEF)
O WSEF é um software de código aberto desenvolvido e mantido pela nossa equipe de pesquisa. Tal framework emprega um modelo baseado em listas ranqueadas para expansão não supervisionada do conjunto de treinamento. Para mais informações, você pode consultar a nossa publicação e o código disponível.

PRESOTTO, J. G. C.; VALEM, L. P.; de SÁ, N. G.; PEDRONETTE, D. C. G.; PAPA, J. P. . Weakly Supervised Learning through Rank-based Contextual Measures. In: 2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2021, pp. 5752-5759.
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Unsupervised Selective Rank Fusion (USRF)
O USRF é um software de código aberto que foi desenvolvido e é mantido por mim sob a orientação do Prof. Dr. Daniel C. G. Pedronette. É um framework para seleção e combinação de listas ranqueadas completamente não supervisionado. Para mais informações, você pode consultar a nossa publicação e o código disponível.

VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Unsupervised Selective Rank Fusion for Image Retrieval Tasks. In: Neurocomputing; v. 377, p. 182-199, 2019.
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Unsupervised Distance Learning Framework (UDLF)
O UDLF é um software de código aberto que foi desenvolvido e é mantido por mim sob a orientação do Prof. Dr. Daniel C. G. Pedronette. Atualmente, o framework disponibiliza a implementação de 10 métodos de aprendizado não supervisionado para pós-processamento de resultados de recuperação (busca) de imagens. Você pode consultar a publicação e a página oficial do software para mais informações.

VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . An Unsupervised Distance Learning Framework for Multimedia Retrieval. In: International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR), 2017.
Pre-Print PDF Publicação Online Bibtex Página Oficial do UDLF UDLF no Github