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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Uva e Vinho. |
Data corrente: |
16/12/2020 |
Data da última atualização: |
20/12/2022 |
Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Autoria: |
MELO, R. F. de; LIMA, G. L. de; CORRÊA, G. R.; ZATT, B.; AGUIAR, M. S. de; NACHTIGALL, G. R.; ARAÚJO, R. M. |
Afiliação: |
RAMÁSIO FERREIRA DE MELO; GUSTAVO LAMEIRÃO DE LIMA; GUILHERME RIBEIRO CORRÊA; BRUNO ZATT; MARILTON SANCHOTENE DE AGUIAR; GILMAR RIBEIRO NACHTIGALL, CNPUV; RICARDO MATSUMURA ARAÚJO. |
Título: |
Diagnosis of apple fruit diseases in the wild with Mask R-CNN. |
Ano de publicação: |
2020 |
Fonte/Imprenta: |
In: CERRI, R.; PRATI, R. C. (Eds). Intelligent Systems. BRACIS 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol 12319. Springer, 2020. p. 256?270. |
DOI: |
https://doi.org/10.1007/978-3-030-61377-8_18 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
A major challenge in image classification tasks using Machine Learning, and in particular when using deep neural networks, is domain shifting in deployment. This happens when images during usage are capture in different conditions from those used during training. In this paper, we show that despite previous works on the diagnosis of apple tree diseases using standard Convolutional Neural Networks displaying high accuracy, they do so only when no domain shift is present. When the trained model is asked to classify photos of apples taken in the wild, a 22% reduction in F1 score is observed. We propose to treat the task as a segmentation problem and test two different approaches, showing that using Mask R-CNN allows not only to improve performance in the original domain by 3%, but also significantly reduce losses in the new domain (only 6% reduction in F1 score). We establish segmentation as an important alternative towards improving diagnosis of apple tree diseases from photos. |
Palavras-Chave: |
Apple fruits; Deep learning; Instance segmentation. |
Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
Marc: |
LEADER 01790naa a2200241 a 4500 001 2128251 005 2022-12-20 008 2020 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1007/978-3-030-61377-8_18$2DOI 100 1 $aMELO, R. F. de 245 $aDiagnosis of apple fruit diseases in the wild with Mask R-CNN.$h[electronic resource] 260 $c2020 520 $aA major challenge in image classification tasks using Machine Learning, and in particular when using deep neural networks, is domain shifting in deployment. This happens when images during usage are capture in different conditions from those used during training. In this paper, we show that despite previous works on the diagnosis of apple tree diseases using standard Convolutional Neural Networks displaying high accuracy, they do so only when no domain shift is present. When the trained model is asked to classify photos of apples taken in the wild, a 22% reduction in F1 score is observed. We propose to treat the task as a segmentation problem and test two different approaches, showing that using Mask R-CNN allows not only to improve performance in the original domain by 3%, but also significantly reduce losses in the new domain (only 6% reduction in F1 score). We establish segmentation as an important alternative towards improving diagnosis of apple tree diseases from photos. 653 $aApple fruits 653 $aDeep learning 653 $aInstance segmentation 700 1 $aLIMA, G. L. de 700 1 $aCORRÊA, G. R. 700 1 $aZATT, B. 700 1 $aAGUIAR, M. S. de 700 1 $aNACHTIGALL, G. R. 700 1 $aARAÚJO, R. M. 773 $tIn: CERRI, R.; PRATI, R. C. (Eds). Intelligent Systems. BRACIS 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol 12319. Springer, 2020. p. 256?270.
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Registro original: |
Embrapa Uva e Vinho (CNPUV) |
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Registros recuperados : 75 | |
7. | | SILVA, N. O.; RAMALHO, M. A. P.; ABREU, Â. de F. B.; AGUIAR, M. S. de; PEREIRA, H. S. Obtenção de linhagens de feijão no método do "bulk" conduzidos por diferentes números de gerações. In: CONGRESSO NACIONAL DE PESQUISA DE FEIJÃO, 7., 2002, Viçosa, MG. Resumos expandidos. Viçosa: UFV; DFT, 2002. p. 397-398.Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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8. | | AGUIAR, M. S. de; FERREIRA, D. F.; AGUIAR, A. M.; BISON, O.; REZENDE, G. D. S. P.; GRATTAPAGLIA, D. Potencial de híbridos entre clones-elite de eucalipto por meio de marcadores microssatélites. Pesquisa Agropecuaria Brasileira, Brasília, DF, v. 42, n. 7, p. 1007-1012, jul. 2007.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: Internacional - A |
Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia; Embrapa Unidades Centrais. |
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12. | | MELO, R. F. de; LIMA, G. L. de; CORRÊA, G. R.; ZATT, B.; AGUIAR, M. S. de; NACHTIGALL, G. R.; ARAÚJO, R. M. Diagnosis of apple fruit diseases in the wild with Mask R-CNN. In: CERRI, R.; PRATI, R. C. (Eds). Intelligent Systems. BRACIS 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol 12319. Springer, 2020. p. 256?270.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Uva e Vinho. |
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13. | | SIMOES, W. L.; GUIMARÃES, M. J. M.; PINHEIRO, M. P. M. A.; LIMA, J. A.; AGUIAR, M. S. de; SOUZA, M. A. Fator de forma para estimativa de área foliar de variedades de cana-de-açúcar irrigada no Submédio São Francisco. In: CONGRESSO NACIONAL DE IRRIGAÇÃO E DRENAGEM, 23., 2013, Luís Eduardo Magalhães, BA. Evolução e tecnologia na irrigação: trabalhos apresentados. Brasília, DF: Associação Brasileira de Irrigação e Drenagem, 2013. 1 CD-ROM.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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15. | | MARTINS, S. M.; BITTENCOURT, C. D.; MELO, L. C.; AGUIAR, M. S. de; ALMEIDA, V. M. de; SOUZA, T. L. P. O. de; PEREIRA, H. S. Genetic parameters and selection of common bean lines with high nutritional and agronomic quality. Crop Science, v. 63, n. 1, p. 128-138, Jan./Feb. 2023.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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16. | | SILVA, R. de S.; FARIA, J. C. de; AGUIAR, M. S. de; PEREIRA, H. S.; MELO, L. C.; SOUZA, T. L. P. O. de. Progênies de feijão transgênico com resistência ao BGMV e aoCPMMV. In: CONGRESSO NACIONAL DE PESQUISA DE FEIJÃO, 12., 2017, Piracicaba. Produtividade e sustentabilidade da cultura do feijão: do campo para a mesa: resumos. Piracicaba: CENA: IAC, 2017. p. 116. CONAFETipo: Resumo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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17. | | GOMES, L. M.; PEREIRA, H. S.; COSTA, J. G. C. da; AGUIAR, M. S. de; MELO, L. C.; SOUZA, T. L. P. O. de. Seleção de progênies de feijão carioca contendo o alelo co-realce de resistência à antracnose. In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 13., 2019, Santo Antônio de Goiás. Resumos... Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2019. p. 66.Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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18. | | SILVA, R. de S.; FARIA, J. C. de; AGUIAR, M. S. de; PEREIRA, H. S.; MELO, L. C.; SOUZA, T. L. P. O. Seleção de progênies de feijão carioca com resistência múltipla a viroses em campo. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 9., 2017, Foz do Iguaçu. Melhoramento de plantas: projetando o futuro. Foz do Iguaçu: SBMP, 2017. p. 819.Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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19. | | SILVA, R. de S.; FARIA, J. C. de; AGUIAR, M. S. de; PEREIRA, H. S.; MELO, L. C.; SOUZA, T. L. P. O. de. Seleção de progênies de feijão RMD com resistência múltipla a viroses. In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 11., 2017, Santo Antônio de Goiás. Coletânea dos resumos apresentados. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2017. p. 103. (Embrapa Arroz e Feijão. Documentos, 316).Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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20. | | FERNANDES, B. C. R.; MARTINS, S. M.; FARIA, L. C. de; AGUIAR, M. S. de; MELO, L. C.; PEREIRA, H. S. Seleção de linhagens de feijão carioca com alta produtividade e qualidade nutricional dos grãos. In: CONGRESSO NACIONAL DE PESQUISA DE FEIJÃO, 13., 2021, Goiânia. Conectividade tecnológica, intensificação sustentável: resumos. Brasília, DF: Embrapa; Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2021. p. 139. Evento online.Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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