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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
05/02/2024 |
Data da última atualização: |
05/02/2024 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1161634/1/AP-YOLO-performance-2024.pdf
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Marc: |
LEADER 01040naa a2200313 a 4500 001 2161634 005 2024-02-05 008 2024 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1016/j.atech.2024.100405$2DOI 100 1 $aTETILA, E. C. 245 $aYOLO performance analysis for real-time detection of soybean pests.$h[electronic resource] 260 $c2024 520 $aIn this work, we evaluated the You Only Look Once (YOLO) architecture for real-time detection of soybean pests. 650 $aPrecision agriculture 650 $aAgricultura de Precisão 650 $aGlycine Max 653 $aAprendizado profundo 653 $aDeep learning 653 $aDetecção de objeto 653 $aObject detection 653 $aPragas da soja 653 $aSoybean pests 700 1 $aSILVEIRA, F. A. G. da 700 1 $aCOSTA, A. B. da 700 1 $aAMORIM, W. P. 700 1 $aASTOLFI, G. 700 1 $aPISTORI, H. 700 1 $aBARBEDO, J. G. A. 773 $tSmart Agricultural Technology$gv. 7, 100405, Mar. 2024.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registros recuperados : 4 | |
3. | | TETILA, E. C.; SILVEIRA, F. A. G. da; COSTA, A. B. da; AMORIM, W. P.; ASTOLFI, G.; PISTORI, H.; BARBEDO, J. G. A. YOLO performance analysis for real-time detection of soybean pests. Smart Agricultural Technology, v. 7, 100405, Mar. 2024.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 4 |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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4. | | WEBER, V. A. M.; WEBER, F. de L.; OLIVEIRA, A. da S.; ASTOLFI, G.; MENEZES, G. V.; PORTO, J. V. de A.; REZENDE, F. P. C.; MORAES, P. H. de; MATSUBARA, E. T.; MATEUS, R. G.; ARAÚJO, T. L. A. C. de; SILVA, L. O. C. da; QUEIROZ, E. Q, A. de; ABREU, U. G. P. de; GOMES, R. da C.; PISTORI, H. Cattle weight estimation using active contour models and regression trees Bagging . Computers and Electronics in Agriculture, v.179, 105804, p. 1-12, dec, 2020.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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Registros recuperados : 4 | |
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