Data/hora: 03/06/2024 10:18:07

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Tipo da produção científica: 	Artigo em Anais de Congresso	
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