Data/hora: 01/06/2024 12:01:14

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 05/09/2022
Data da última atualização: | 06/09/2022
Autoria: | RIBEIRO, A. F.; SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J.; TERNES, S.; YANO, I. H.
Afiliação: | ALAN FREITAS RIBEIRO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA.
Título: | Testando a rede neural YOLOv5 para detecção de frutos em pomares de laranja.
Ano de publicação: | 2022
Fonte/Imprenta: | In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 16., 2022, Campinas. Anais... Campinas: Instituto Agronômico, 2022.
Páginas: | 11 p.
ISBN: | 978-65-88414-07-1
Idioma: | Português
Notas: | Evento online. CIIC 2022. Nº 22602.
Conteúdo: | Este trabalho, tem como objetivo analisar a viabilidade do emprego de algoritmos computacionais por meio de redes neurais e visão computacional no processo de contagem de frutos através de imagens digitais, em especial, a utilização da rede neural YOLOv5.
Palavras-Chave: | Aprendizado de máquina; Aprendizado profundo; Deep learning; Detecção de objetos; Machine learning; Object detection; Orange; Rede yolov5; Redes neurais; Visão computacional; Yolov5 network.
Thesaurus Nal: | Computer vision; Neural networks.
Categoria do assunto: | --
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1146123/1/RE22602-CIIC-2022.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (21249-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS