02597nam a2200277 a 450000100080000000500110000800800410001902000220006010000290008224501060011126001380021730000130035550000420036852016830041065000200209365300180211365300260213165300280215765300260218565300180221165300210222965300160225065300180226665300170228470000180230121351342021-11-03       2021    bl uuuu     u00u1 u    #d  a978-65-994972-0-91 aFERREIRA SOBRINHO, P. A.  aIbojubuma ferramenta de anotação de imagens para treinamento de detectores.h[electronic resource]  aIn: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 15., 2021, Campinas. Anais [...]. Campinas: Instituto de Zootecniac2021  ap. 1-12.  aRef. 21606. Evento online. CIIC 2021.  aRESUMO - A automação no contexto da agricultura é significativamente mais complexa do que em contextos urbanos e industriais. Devido à grande variabilidade das estruturas orgânicas, métodos cada vez mais complexos e rebuscados são necessários para um bom reconhecimento de padrões e detecção de imagens, tão necessários para a automação de processos produtivos de atividades ligadas à agropecuária. Contudo, devido à natureza das imagens naturais, existem poucas ferramentas capazes de anotá-las da forma desejada. Neste trabalho, desenvolvemos a Iboju, uma ferramenta de segmentação em imagem natural capaz de anotar, rápida e eficientemente, em imagens capturadas de ambientes naturais ligados à agropecuária, gerando caixas delimitadoras e máscaras do objeto desejado. Para isso, foram usadas técnicas de Deep Learning com redes neurais convolutivas aliadas a algoritmos de segmentação de macropixels. A ideia principal da Iboju é que a Rede Neural gere uma anotação que seria corrigida e aprimorada interativamente pelo usuário através de algoritmos de segmentação. Ao compararmos o uso da Iboju a outras ferramentas de anotação, é notável a maior rapidez e exatidão, sendo possível a criação de bases de dados cada vez maiores que poderão ser usadas para melhorar o desempenho de redes neurais de detecção de imagens. A Iboju alimentaria treinamentos de redes que poderão ser usadas dentro dela. A partir da Iboju, é possível a construção de bases de dados cada vez maiores, que poderão ser usadas para alimentar algoritmos de automação de processos que dependem de detecção, como coleta de frutos e contagem de gado.  aNeural networks  aAgropecuária  aAnotação de imagens  aAprendizado de máquina  aAprendizagem profunda  aDeep learning  aImage annotation  aRede neural  aSegmentação  aSegmentation1 aSANTOS, T. T.