Data/hora: 12/06/2024 02:49:35

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 12/09/2023
Data da última atualização: | 13/09/2023
Autoria: | REIS, S. A. V. dos; SANTOS, T. T.
Afiliação: | SARA ANDRADE VERONESE DOS REIS, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA.
Título: | Bases de dados sintéticas com anotação automática para detecção de frutos.
Ano de publicação: | 2023
Fonte/Imprenta: | In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 17., 2023, Campinas. Anais [...]. Campinas: Embrapa Territorial, 2023.
Páginas: | p. 1-9.
ISSN: | 2965-2812
Idioma: | Português
Notas: | CIIC 2023. Nº 23603.
Conteúdo: | Com o objetivo de criar uma base de dados sintéticos para detecção de laranjas, foram utilizadas ferramentas de computação gráfica, a fim de gerar imagens fotorrealistas. Para que houvesse uma anotação automática dessas imagens, tirando proveito do fato de serem artificiais, geradas por computador, utilizou-se de conhecimentos de programação e geometria projetiva.
Palavras-Chave: | Annotations; Anotações; Aprendizado de máquina supervisionado; Base dados sintética; Blender; Inteligência artificial; Machine learning; Synthetic data set.
Thesagro: | Laranja.
Thesaurus Nal: | Artificial intelligence; Oranges; Python.
Categoria do assunto: | --
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1156633/1/RE23603-CIIC-2023.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (21799-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS