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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Soja. |
Data corrente: |
28/02/2008 |
Data da última atualização: |
28/02/2008 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
Autoria: |
ROLLA, A. A. de P.; STOLF, R.; SALINET, L. H.; PEREIRA, S. dos S.; POLIZEL, A. M.; BENEVENTI, M. A.; YAMANAKA, N.; NAKASHIMA, K.; YAMAGUCHI-SHINOZAKI, K.; OLIVEIRA, M. C. N. de; FARIAS, J. R. B.; NEPOMUCENO, A. L. |
Afiliação: |
Amanda Alves de Paiva Rolla, UEL; Renata Stolf, UNESP Jaboticabal; Luana Held Salinet, ESALQ; Selma dos Santos Pereira, UEL; Adriana Maria Polizel, UEL; Magda Aparecida Beneventi, UFRGS; Naoki Yamanaka, JIRCAS; Kazuko Nakashima, JIRCAS; Kasuo Yamaguchi-Shinozaki, JIRCAS; Maria Cristina Neves de Oliveira, CNPSo; José Renato Bouça Farias, CNPSo; Alexandre Lima Nepomuceno, CNPSo. |
Título: |
Avaliação de parâmetros fisiológicos em eventos de soja geneticamente modificados com a construção rd29A:DREB1A. |
Ano de publicação: |
2007 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 4., 2007, São Lourenço. Anais... São Lourenço: Sociedade Brasileira de Melhoramento de Plantas, 2007. |
Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Pdf. 116. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
12/01/2018 |
Data da última atualização: |
21/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SANTOS, A. A. dos; SANTOS, T. T. |
Afiliação: |
ANDREZA APARECIDA DOS SANTOS, Unicamp, Bolsista CNPTIA; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA. |
Título: |
Estudo de métodos de aprendizagem profunda para reconhecimento de bagas de uva. |
Ano de publicação: |
2017 |
Fonte/Imprenta: |
In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPCUÁRIA, 13., 2017, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2017. |
Páginas: |
p. 43-46. |
ISBN: |
978-85-7035-761-8 |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Editores técnicos: Giampaolo Queiroz Pellegrino, Luciana Guilherme Sacomani Zenerato, Maria Fernanda Moura, Giulia Croce, Poliana Fernanda Giachetto. |
Conteúdo: |
Resumo: Dois métodos de aprendizagem profunda (deep learning) para reconhecimento de frutos foram estudados. Foi utilizada uma base de dados de 1.830 imagens contando exemplos de bagas de uva e não uva manualmente anotadas. Os testes realizados demonstraram a identificação de bagas com 85% de precisão e de cobertura (recall) utilizando redes neurais convolutivas. Esses resultados melhoraram o método anteriormente proposto por Santos e Santos (2017) e demonstram a possibilidade de evolução de métodos que podem ser aplicados em campo. |
Palavras-Chave: |
Aprendizagem profunda; Deep learning; Pattern recognition; Reconhecimento de padrões; Visão computacional. |
Thesagro: |
Viticultura. |
Thesaurus NAL: |
Computer vision. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/170931/1/Estudo-de-metodo-aprendizagem.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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