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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
07/10/2021 |
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Data da última atualização: |
03/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
FERREIRA SOBRINHO, P. A.; SANTOS, T. T. |
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Afiliação: |
PEDRO ANDRADE FERREIRA SOBRINHO, BOLSISTA CNPQ (PIBIC); THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA. |
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Título: |
Iboju: uma ferramenta de anotação de imagens para treinamento de detectores. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 15., 2021, Campinas. Anais [...]. Campinas: Instituto de Zootecnia, 2021. |
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Páginas: |
p. 1-12. |
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ISBN: |
978-65-994972-0-9 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Ref. 21606. Evento online. CIIC 2021. |
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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. MenosRESUMO - 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 usa... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Agropecuária; Anotação de imagens; Aprendizado de máquina; Aprendizagem profunda; Deep learning; Image annotation; Rede neural; Segmentação; Segmentation. |
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Thesaurus Nal: |
Neural networks. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/226779/1/RE21606.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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