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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
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Data corrente: |
05/12/2012 |
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Data da última atualização: |
10/03/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
DINIZ, L. E. C.; SANTOS, A. L. P.; FONTES, F. M.; OLIVEIRA, F. A. de; TALAMINI, V. |
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Afiliação: |
LEANDRO EUGENIO CARDAMONE DINIZ, CPATC; ANDRE LUIZ PINTO SANTOS, UNIT; FELIPE MENDES FONTES; FREDERICO ALBERTO DE OLIVEIRA; VIVIANE TALAMINI, CPATC. |
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Título: |
Análise da diversidade genética de 15 isolados de Thielaviopsis paradoxa coletados no estado de Sergipe. |
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Ano de publicação: |
2012 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FRUTICULTURA, 22., 2012, Bento Gonçalves. Anais... Bento Gonçalves: SBF, 2012. |
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Idioma: |
Português |
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Thesagro: |
Genética vegetal; Thielaviopsis Paradoxa. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Tabuleiros Costeiros (CPATC) |
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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: |
25/01/2023 |
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Data da última atualização: |
26/01/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
LIMA, J. P. N. de; YANO, I. H.; SPERANZA, E. A.; BARBOSA, L. A. F.; CANÇADO, G. M. de A. |
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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. |
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Título: |
Sugarcane planting failure classfication through deep learning approach in drone imagery. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA AGRICULTURA DIGITAL, 1., 2022, Campinas. Resumos... Campinas: Embrapa Agricultura Digital, 2022. |
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Páginas: |
p. 43. |
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Série: |
(Embrapa Agricultura Digital. Eventos técnicos & científicos, 1). |
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Idioma: |
Português |
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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. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; Identificação de objetos; ImageJ; Machine learning; Mapeamento; Mapping; Object identification; YOLOv5. |
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Thesagro: |
Cana de Açúcar. |
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Thesaurus NAL: |
Sugarcane. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1151227/1/PC-Sugarcane-planting-Mostra-2022.pdf
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Marc: |
LEADER 01287nam a2200301 a 4500
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100 1 $aLIMA, J. P. N. de
245 $aSugarcane planting failure classfication through deep learning approach in drone imagery.$h[electronic resource]
260 $aIn: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA AGRICULTURA DIGITAL, 1., 2022, Campinas. Resumos... Campinas: Embrapa Agricultura Digital$c2022
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490 $a(Embrapa Agricultura Digital. Eventos técnicos & científicos, 1).
520 $aEste 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.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
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Tipo/Formato |
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Registro |
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