Data/hora: 10/06/2024 07:36:05

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	07/10/2021	
Data da última atualização: 	03/11/2021	
Autoria: 	FERREIRA SOBRINHO, P. A.; SANTOS, T. T.	
Afiliação: 	PEDRO ANDRADE FERREIRA SOBRINHO, BOLSISTA CNPQ (PIBIC); THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA.	
Título: 	Iboju: uma ferramenta de anotação de imagens para treinamento de detectores.	
Ano de publicação: 	2021	
Fonte/Imprenta: 	In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 15., 2021, Campinas. Anais [...]. Campinas: Instituto de Zootecnia, 2021.	
Páginas: 	p. 1-12.	
ISBN: 	978-65-994972-0-9	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Ref. 21606. Evento online. CIIC 2021.	
Conteúdo: 	RESUMO - A automação no contexto da agricultura é significativamente mais complexa do que em contextos urbanos e industriais. Devido à grande variabilidade das estruturas orgânicas, métodos cada vez mais complexos e rebuscados são necessários para um bom reconhecimento de padrões e detecção de imagens, tão necessários para a automação de processos produtivos de atividades ligadas à agropecuária. Contudo, devido à natureza das imagens naturais, existem poucas ferramentas capazes de anotá-las da forma desejada. Neste trabalho, desenvolvemos a Iboju, uma ferramenta de segmentação em imagem natural capaz de anotar, rápida e eficientemente, em imagens capturadas de ambientes naturais ligados à agropecuária, gerando caixas delimitadoras e máscaras do objeto desejado. Para isso, foram usadas técnicas de Deep Learning com redes neurais convolutivas aliadas a algoritmos de segmentação de macropixels. A ideia principal da Iboju é que a Rede Neural gere uma anotação que seria corrigida e aprimorada interativamente pelo usuário através de algoritmos de segmentação. Ao compararmos o uso da Iboju a outras ferramentas de anotação, é notável a maior rapidez e exatidão, sendo possível a criação de bases de dados cada vez maiores que poderão ser usadas para melhorar o desempenho de redes neurais de detecção de imagens. A Iboju alimentaria treinamentos de redes que poderão ser usadas dentro dela. A partir da Iboju, é possível a construção de bases de dados cada vez maiores, que poderão ser usadas para alimentar algoritmos de automação de processos que dependem de detecção, como coleta de frutos e contagem de gado.	
Palavras-Chave: 	Agropecuária; Anotação de imagens; Aprendizado de máquina; Aprendizagem profunda; Deep learning; Image annotation; Rede neural; Segmentação; Segmentation.	
Thesaurus Nal: 	Neural networks.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/226779/1/RE21606.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (20995-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS