Data/hora: 06/06/2024 15:25:36

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	05/09/2022	
Data da última atualização: 	06/09/2022	
Autoria: 	RIBEIRO, A. F.; SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J.; TERNES, S.; YANO, I. H.	
Afiliação: 	ALAN FREITAS RIBEIRO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA.	
Título: 	Testando a rede neural YOLOv5 para detecção de frutos em pomares de laranja.	
Ano de publicação: 	2022	
Fonte/Imprenta: 	In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 16., 2022, Campinas. Anais... Campinas: Instituto Agronômico, 2022.	
Páginas: 	11 p.	
ISBN: 	978-65-88414-07-1	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Evento online. CIIC 2022. Nº 22602.	
Conteúdo: 	Este trabalho, tem como objetivo analisar a viabilidade do emprego de algoritmos computacionais por meio de redes neurais e visão computacional no processo de contagem de frutos através de imagens digitais, em especial, a utilização da rede neural YOLOv5.	
Palavras-Chave: 	Aprendizado de máquina; Aprendizado profundo; Deep learning; Detecção de objetos; Machine learning; Object detection; Orange; Rede yolov5; Redes neurais; Visão computacional; Yolov5 network.	
Thesaurus Nal: 	Computer vision; Neural networks.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1146123/1/RE22602-CIIC-2022.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (21249-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS