Data/hora: 11/06/2024 16:09:50

Biblioteca(s): 	Embrapa Gado de Corte.	
Data corrente: 	25/01/2023	
Data da última atualização: 	25/01/2023	
Autoria: 	SANTOS; MARCATO JUNIOR, J.; ZAMBONI, P.; SANTOS, M. F.; JANK, L.; CAMPOS, E.; MATSUBARA, E. T.	
Afiliação: 	LUIZ SANTOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; JOSÉ MARCATO JUNIOR, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; PEDRO ZAMBONI, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; MATEUS FIGUEIREDO SANTOS, CNPGC; LIANA JANK, CNPGC; EDILENE CAMPOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; EDSON TAKASHI MATSUBARA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL.	
Título: 	Deep learning regression approaches applied to estimate tillering in tropical forages using mobile phone images.	
Ano de publicação: 	2022	
Fonte/Imprenta: 	Sensors, v. 22, article 4116, 2022.	
ISSN: 	1424-8220	
DOI: 	https://doi.org/10.3390/s22114116	
Idioma: 	Inglês	
Notas: 	Na publicação: Mateus Figueiredo Santos.	
Conteúdo: 	We assessed the performance of Convolutional Neural Network (CNN)-based approaches using mobile phone images to estimate regrowth density in tropical forages. We generated a dataset composed of 1124 labeled images with 2 mobile phones 7 days after the harvest of the forage plants. Six architectures were evaluated, including AlexNet, ResNet (18, 34, and 50 layers), ResNeXt101, and DarkNet. The best regression model showed a mean absolute error of 7.70 and a correlation of 0.89. Our findings suggest that our proposal using deep learning on mobile phone images can successfully be used to estimate regrowth density in forages.	
Thesagro: 	Banco de Germoplasma; Forragem; Panicum Maximum; Tecnologia.	
Thesaurus Nal: 	Forage; Mechanical harvesting; Regression analysis; Tillering.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1151204/1/Deep-learning-regression-2022.pdf	
Registro original: 	Embrapa Gado de Corte (CNPGC)	
Exemplares: 	CNPGC - (17873-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS