Data/hora: 06/06/2024 05:58:35

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 25/01/2023
Data da última atualização: | 26/01/2023
Autoria: | LIMA, J. P. N. de; YANO, I. H.; SPERANZA, E. A.; BARBOSA, L. A. F.; CANÇADO, G. M. de A.
Afiliação: | JOÃO PEDRO NASCIMENTO DE LIMA, ANHANGUERA EDUCACIONAL; INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA; EDUARDO ANTONIO SPERANZA, CNPTIA; LUIZ ANTONIO FALAGUASTA BARBOSA, CNPTIA; GERALDO MAGELA DE ALMEIDA CANCADO, CNPTIA.
Título: | Sugarcane planting failure classfication through deep learning approach in drone imagery.
Ano de publicação: | 2022
Fonte/Imprenta: | In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA AGRICULTURA DIGITAL, 1., 2022, Campinas. Resumos... Campinas: Embrapa Agricultura Digital, 2022.
Páginas: | p. 43.
Série: | (Embrapa Agricultura Digital. Eventos técnicos & científicos, 1).
Idioma: | Português
Conteúdo: | Este trabalho realizou testes com a rede YOLOv5, que é uma rede de aprendizado profundo, para a qual existem diversos tutoriais de utilização e aplicativos na internet que auxiliam na marcação dos objetos de interesse, procedimento necessário para treinamento da rede.
Palavras-Chave: | Aprendizado de máquina; Identificação de objetos; ImageJ; Machine learning; Mapeamento; Mapping; Object identification; YOLOv5.
Thesagro: | Cana de Açúcar.
Thesaurus Nal: | Sugarcane.
Categoria do assunto: | --
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1151227/1/PC-Sugarcane-planting-Mostra-2022.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (21569-1) - UMT - RA - DD -  -  -  - DIS