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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Trigo. |
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Data corrente: |
30/11/2015 |
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Data da última atualização: |
21/07/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
BRAMMER, S. P.; VASCONCELOS, S.; POERSCH, L. B.; OLIVEIRA, A. R.; BRASILEIRO-VIDAL, A. C. |
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Afiliação: |
SANDRA PATUSSI BRAMMER, CNPT; SANTELMO VASCONCELOS; LIANE BALVEDI POERSCH; ANA RAFAELA OLIVEIRA; ANA CHRISTINA BRASILEIRO-VIDAL. |
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Título: |
Genomic in situ hybridization in Triticeae: a methodological approach. |
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Ano de publicação: |
2013 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ANDERSEN, S. B. (Ed.). Plant breeding from laboratories to fields. [Rio de Janeiro]: InTech, 2013. Chap. 1, p. 3-22. (Agricultural and Biological Sciences). |
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DOI: |
10.5772/52928 |
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Idioma: |
Inglês |
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Thesagro: |
Triticale. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/134239/1/ID-43466-2013LVcap1sandra.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Trigo (CNPT) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
23/08/2019 |
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Data da última atualização: |
23/10/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SOUZA, L. L. de; AVILA, S.; SANTOS, T. T. |
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Afiliação: |
LEONARDO LIMA DE SOUZA, Bolsista CNPq (PIBIC); SANDRA AVILA, IC/Unicamp; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA. |
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Título: |
Detecção de frutos em viticultura utilizando redes neurais profundas. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 13., 2019, Campinas. Anais... [S.l: s.n], 2019. |
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Páginas: |
p. 1-12. |
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ISBN: |
978-85-7029-149-3 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
CIIC 2019. Nº 19603. |
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Conteúdo: |
RESUMO - Neste trabalho investigamos técnicas de detecção de objetos por redes neurais aplicadas à detecção de frutos em viticultura. Desenvolvemos também a base de dados Embrapa WGISD, composta por imagens coletadas em Abril de 2017 e Abril de 2018 na Vinícola De Guaspari. Anotada manualmente, a base de dados possui 5 cultivares diferentes de uva: Syrah, Chardonnay, Cabernet Franc, Cabernet Sauvignon e Sauvignon Blanc, totalizando 4419 amostras de cachos de uva. Foram treinadas duas redes neurais convolutivas de arquiteturas, YOLOv2 e YOLOv3, para detecção e localização dos cachos nas imagens. Resultados quantitativos demonstraram precisão de até 88%, revocação de até 74%, e F1-Score de até 80% para YOLOv2 e precisão de até 92%, revocação de até 65% e F1-Score de até 76% para YOLOv3. Testes qualitativos demonstram que a rede YOLOv2 generaliza melhor para o conjunto de dados utilizado, e a rede YOLOv3 fornece uma localização melhor ajustada. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizagem profunda; Deep Learning; Detecção de frutos; Detecção de uvas; Fruit detection; Redes neurais. |
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Thesagro: |
Viticultura. |
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Thesaurus NAL: |
Neural networks; Viticulture. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/201270/1/19603-Leonardo-Thiago-CIIC-2019-Oral.pdf
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Marc: |
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520 $aRESUMO - Neste trabalho investigamos técnicas de detecção de objetos por redes neurais aplicadas à detecção de frutos em viticultura. Desenvolvemos também a base de dados Embrapa WGISD, composta por imagens coletadas em Abril de 2017 e Abril de 2018 na Vinícola De Guaspari. Anotada manualmente, a base de dados possui 5 cultivares diferentes de uva: Syrah, Chardonnay, Cabernet Franc, Cabernet Sauvignon e Sauvignon Blanc, totalizando 4419 amostras de cachos de uva. Foram treinadas duas redes neurais convolutivas de arquiteturas, YOLOv2 e YOLOv3, para detecção e localização dos cachos nas imagens. Resultados quantitativos demonstraram precisão de até 88%, revocação de até 74%, e F1-Score de até 80% para YOLOv2 e precisão de até 92%, revocação de até 65% e F1-Score de até 76% para YOLOv3. Testes qualitativos demonstram que a rede YOLOv2 generaliza melhor para o conjunto de dados utilizado, e a rede YOLOv3 fornece uma localização melhor ajustada.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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