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Registros recuperados : 177 | |
67. | | PALUDO, A.; ANDRADE, D. G. A. de; FARIA, A.; LIMA, H. C. de; DUBOC, E. Conservação pós-colheita e caracterização de mudanças físicas, físico-químicas e sensoriais o Figo da Índia (Opintia ficus-indica) cultivado nos cerrados do Brasil Central. In: ENCONTRO DE JOVENS TALENTOS DA EMBRAPA CERRADOS, 3., 2007, Planaltina, DF. Resumos apresentados. Planaltina, DF: Embrapa Cerrados, 2007. p. 33. (Embrapa Cerrados. Documentos, 176). Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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72. | | HENRIQUE, J. R.; PEREIRA, B. G.; ARAÚJO, R. A. B. M. de; LIMA, H. C. de. Caprinutri - bebida láctea não fermentada produzida a partir de leite caprino. In: ENCONTRO DE JOVENS TALENTOS DA EMBRAPA CERRADOS, 4., 2009, Planaltina, DF. Resumos apresentados... Planaltina, DF: Embrapa Cerrados, 2009. p. 92-93 (Embrapa Cerrados. Documentos, 243). Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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78. | | FARIA, S. M. DE; LIMA, H. C.; BAITELLO, J. B.; MUCCI, E. S. F.; MENANDRO, M. S.; FRANCO, A. A. Levantamento de nodulacao em especies arboreas da familia leguminosae no sudeste Brasileiro. In: REUNIAO LATINO-AMERICANA SOBRE RHIZOBIUM, 12, Campinas. Anais... Campinas, Instituto Agronomico., v., p.575-, 1986. Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia. |
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79. | | MONTEDO, U. B.; LIMA, H. C. de; CORREIA, J. R.; AGOSTINHO, M. L. de O.; DIAS, J. P. Intercâmbio de experiências e levantamento de demandas ergonômicas em unidades de beneficiamento de frutos do cerrado, mandioca e café em comunidades do Norte de Minas Gerais. In: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE SISTEMAS DE PRODUÇÃO, 10., 2014, Foz do Iguaçu. Enfoque sistêmico e agricultura familiar na construção do desenvolvimento rural sustentável: anais. Foz do Iguaçu: SBSP, 2014. p. 1311-1316. Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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80. | | LIMA, H. C.; MAGALHÃES, L. de S.; ALMEIDA, G. L. de; CARNEIRO, L. G. A.; MONTENEGRO, M. T. P. Análise conjuntural da economia nordestina. Revista Econômica do Nordeste, Fortaleza, v. 4, n. 15, p. 58-76, jan./mar. 1972. Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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Registros recuperados : 177 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Corte. |
Data corrente: |
25/01/2023 |
Data da última atualização: |
25/01/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
Autoria: |
SANTOS; MARCATO JUNIOR, J.; ZAMBONI, P.; SANTOS, M. F.; JANK, L.; CAMPOS, E.; MATSUBARA, E. T. |
Afiliação: |
LUIZ SANTOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; JOSÉ MARCATO JUNIOR, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; PEDRO ZAMBONI, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; MATEUS FIGUEIREDO SANTOS, CNPGC; LIANA JANK, CNPGC; EDILENE CAMPOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; EDSON TAKASHI MATSUBARA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL. |
Título: |
Deep learning regression approaches applied to estimate tillering in tropical forages using mobile phone images. |
Ano de publicação: |
2022 |
Fonte/Imprenta: |
Sensors, v. 22, article 4116, 2022. |
ISSN: |
1424-8220 |
DOI: |
https://doi.org/10.3390/s22114116 |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
Na publicação: Mateus Figueiredo Santos. |
Conteúdo: |
We assessed the performance of Convolutional Neural Network (CNN)-based approaches using mobile phone images to estimate regrowth density in tropical forages. We generated a dataset composed of 1124 labeled images with 2 mobile phones 7 days after the harvest of the forage plants. Six architectures were evaluated, including AlexNet, ResNet (18, 34, and 50 layers), ResNeXt101, and DarkNet. The best regression model showed a mean absolute error of 7.70 and a correlation of 0.89. Our findings suggest that our proposal using deep learning on mobile phone images can successfully be used to estimate regrowth density in forages. |
Thesagro: |
Banco de Germoplasma; Forragem; Panicum Maximum; Tecnologia. |
Thesaurus NAL: |
Forage; Mechanical harvesting; Regression analysis; Tillering. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1151204/1/Deep-learning-regression-2022.pdf
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Marc: |
LEADER 01578naa a2200325 a 4500 001 2151204 005 2023-01-25 008 2022 bl uuuu u00u1 u #d 022 $a1424-8220 024 7 $ahttps://doi.org/10.3390/s22114116$2DOI 100 1 $aSANTOS 245 $aDeep learning regression approaches applied to estimate tillering in tropical forages using mobile phone images.$h[electronic resource] 260 $c2022 500 $aNa publicação: Mateus Figueiredo Santos. 520 $aWe assessed the performance of Convolutional Neural Network (CNN)-based approaches using mobile phone images to estimate regrowth density in tropical forages. We generated a dataset composed of 1124 labeled images with 2 mobile phones 7 days after the harvest of the forage plants. Six architectures were evaluated, including AlexNet, ResNet (18, 34, and 50 layers), ResNeXt101, and DarkNet. The best regression model showed a mean absolute error of 7.70 and a correlation of 0.89. Our findings suggest that our proposal using deep learning on mobile phone images can successfully be used to estimate regrowth density in forages. 650 $aForage 650 $aMechanical harvesting 650 $aRegression analysis 650 $aTillering 650 $aBanco de Germoplasma 650 $aForragem 650 $aPanicum Maximum 650 $aTecnologia 700 1 $aMARCATO JUNIOR, J. 700 1 $aZAMBONI, P. 700 1 $aSANTOS, M. F. 700 1 $aJANK, L. 700 1 $aCAMPOS, E. 700 1 $aMATSUBARA, E. T. 773 $tSensors$gv. 22, article 4116, 2022.
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Registro original: |
Embrapa Gado de Corte (CNPGC) |
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