Data/hora: 11/06/2024 12:57:47

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 05/02/2024
Data da última atualização: | 05/02/2024
Autoria: | TETILA, E. C.; SILVEIRA, F. A. G. da; COSTA, A. B. da; AMORIM, W. P.; ASTOLFI, G.; PISTORI, H.; BARBEDO, J. G. A.
Afiliação: | EVERTON CASTELÃO TETILA, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS; FÁBIO AMARAL GODOY DA SILVEIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS; ANDERSON BESSA DA COSTA, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS; WILLIAN PARAGUASSU AMORIM, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS; GILBERTO ASTOLFI, INSTITUTO FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; HEMERSON PISTORI, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL, UNIVERSIDADE CATÓLICA DOM BOSCO; JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA.
Título: | YOLO performance analysis for real-time detection of soybean pests.
Ano de publicação: | 2024
Fonte/Imprenta: | Smart Agricultural Technology, v. 7, 100405, Mar. 2024.
DOI: | https://doi.org/10.1016/j.atech.2024.100405
Idioma: | Inglês
Conteúdo: | In this work, we evaluated the You Only Look Once (YOLO) architecture for real-time detection of soybean pests.
Palavras-Chave: | Aprendizado profundo; Deep learning; Detecção de objeto; Object detection; Pragas da soja; Soybean pests.
Thesagro: | Agricultura de Precisão; Glycine Max.
Thesaurus Nal: | Precision agriculture.
Categoria do assunto: | --
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1161634/1/AP-YOLO-performance-2024.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (21986-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS