Data/hora: 03/06/2024 01:18:10

Biblioteca(s): | Embrapa Gado de Corte.
Data corrente: | 25/01/2023
Data da última atualização: | 25/01/2023
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: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1151204/1/Deep-learning-regression-2022.pdf
Registro original: | Embrapa Gado de Corte (CNPGC)
Exemplares: | CNPGC - (17873-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS