Data/hora: 01/06/2024 01:18:05

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 12/01/2018
Data da última atualização: | 21/01/2020
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: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/170931/1/Estudo-de-metodo-aprendizagem.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (19580-1) - UMT - AA - DD -  -  -  - DIS