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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
05/09/2022 |
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Data da última atualização: |
06/09/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
RIBEIRO, A. F.; SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J.; TERNES, S.; YANO, I. H. |
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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. |
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Título: |
Testando a rede neural YOLOv5 para detecção de frutos em pomares de laranja. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 16., 2022, Campinas. Anais... Campinas: Instituto Agronômico, 2022. |
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Páginas: |
11 p. |
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ISBN: |
978-65-88414-07-1 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Evento online. CIIC 2022. Nº 22602. |
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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. |
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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. |
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Thesaurus Nal: |
Computer vision; Neural networks. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1146123/1/RE22602-CIIC-2022.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
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| Registros recuperados : 3 | |
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