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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Corte. |
Data corrente: |
17/10/2023 |
Data da última atualização: |
17/10/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
RODRIGUES, L. de S.; CAIXETA FILHO, E.; SAKIYAMA, K.; SANTOS, M. F.; JANK, L.; CARROMEU, C.; SILVEIRA, E.; MATSUBARA, E. T.; MARCATO JUNIOR, J.; GONCALVES, W. N. |
Afiliação: |
LUCAS DE SOUZA RODRIGUES, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; EDMAR CAIXETA FILHO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; KENZO SAKIYAMA, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; MATEUS FIGUEIREDO SANTOS, CNPGC; LIANA JANK, CNPGC; CAMILO CARROMEU, GTI; ELOISE SILVEIRA, CNPGC; EDSON TAKASHI MATSUBARA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; JOSÉ MARCATO JUNIOR, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; WESLEY NUNES GONCALVES, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL. |
Título: |
Deep4Fusion: a Deep FORage Fusion framework for high-throughput phenotyping for green and dry matter yield traits. |
Ano de publicação: |
2023 |
Fonte/Imprenta: |
Computers and Electronics in Agriculture, v. 211, 2023. |
Páginas: |
14 p. |
DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.107957 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Deep learning methods have become one of the fundamental blocks of high-throughput phenotyping using RGB imagery. In this study, we go beyond applying deep learning algorithms; we improve deep learning models using a multi-view fusion approach. The proposal dynamically merges information from two deep-learning models. We evaluate this approach to improve the estimation of total dry matter yield, leaf dry matter yield and total green matter yield of plots of Guineagrass, an important tropical forage species. The proposed approach, named Deep4Fusion fusion network, can be set to use two different deep learning models. The experimental results indicated that our approach improved the performance between 20% to 33% when compared with standard models reported in previous works, with a significant improvement (p-value < 0.05) for leaf dry matter and total dry matter yield. We believe that the flexibility of multi-view fusion in merging the predictions of several CNNs models through shared layers across the network has the potential to improve the results of many other single-view deep learning approaches. |
Thesaurus Nal: |
Forage dryers; Forage grasses; Forage yield; Phenotype. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Gado de Corte (CNPGC) |
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Registro |
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URL |
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Registros recuperados : 19 | |
3. | | OLIVEIRA, G. S. de; SILVEIRA, E. S.; SANTOS, M. F.; FERNANDES, C. D.; JANK, L.; MATSUBARA, E. T. Caracterização do banco de germoplasma de Panicum maximum quanto a fatores bióticos: uso de drones para avaliação de doenças. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA GADO DE CORTE, 15., 2019, Campo Grande, MS. [Resumos dos trabalhos...]. Brasília, DF: Embrapa, 2019 80 p. (Embrapa Gado de Corte. Documentos, 264). Comitê Organizador: Marlene de Barros Coelho; Lenita Ramires dos Santos; Rodrigo Carvalho Alva; Lucimara Chiari; Thais Basso Amaral. p. 40-41Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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4. | | PADOVANI, C. R.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ARAÚJO, A. F.; ISHII, R. P.; MATSUBARA, E. T.; MINGOTI, R. Sistema de suporte à decisão frente às inundações do Pantanal. In: SEMINÁRIO DA REDE AGROHIDRO, 4., 2016, Brasília, DF. Água e agricultura: incertezas e desafios para a sustentabilidade frente às mudanças do clima e do uso da terra: anais. Planaltina, DF: Embrapa Cerrados, 2016. 228-234Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Territorial. |
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5. | | PADOVANI, C. R.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ARAUJO, A. F. de; ISHII, R. P.; MATSUBARA, E. T.; MINGOTI, R. Sistema de suporte à decisão frente às inundações do Pantanal. In: SEMINÁRIO DA REDE AGROHIDRO, 4., 2016, Brasília, DF. Água e agricultura: incertezas e desafios para a sustentabilidade frente às mudanças do clima e do uso da terra: anais. Brasília, DF: Embrapa, 2016. p. 228-234.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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6. | | PADOVANI, C. R.; ARAÚJO, A. F. de; ISHII, R. P.; CARVALHO, G.; ALMEIDA, H.; MATSUBARA, E. T.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTONIASSI, R. A. dos S. Adoption of a decision support system for coexistence of extensive livestock to the Pantanal flood dynamics: related factors. In: INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON AGRICULTURAL TECHNOLOGY ADOPTION, 1., 2020, Campo Grande, MS. Studies, methods and experiences. Campo Grande: MS, Embrapa Gado de Corte, 2020. p. 149-150. (Embrapa Gado de Corte. Documentos, 279). Editores: Mariana de Aragão Pereira, João Augusto Rossi Borges, Carla Heloisa Faria Domingues. ISATA 2020.Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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7. | | PADOVANI, C. R.; ARAÚJO, A. F. de; ISHII, R. P.; CARVALHO, G.; ALMEIDA, H.; MATSUBARA, E. T.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTONIASSI, R. A. dos S. Adoption of a decision support system for coexistence of extensive livestock to the Pantanal flood dynamics: related factors. In: INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON AGRICULTURAL TECHNOLOGY ADOPTION, 1., 2020, Campo Grande, MS. Studies, methods and experiences. Campo Grande: MS, Embrapa Gado de Corte, 2020. p. 149-150. (Embrapa Gado de Corte. Documentos, 279). Editores: Mariana de Aragão Pereira, João Augusto Rossi Borges, Carla Heloisa Faria Domingues. ISATA 2020.Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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8. | | RODRIGUES, L. de S.; CAIXETA FILHO, E.; SAKIYAMA, K.; SANTOS, M. F.; JANK, L.; CARROMEU, C.; SILVEIRA, E.; MATSUBARA, E. T.; MARCATO JUNIOR, J.; GONCALVES, W. N. Deep4Fusion: a Deep FORage Fusion framework for high-throughput phenotyping for green and dry matter yield traits. Computers and Electronics in Agriculture, v. 211, 2023. 14 p.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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9. | | PADOVANI, C. R.; ARAÚJO, A. F. de; ISHII, R. P.; MATSUBARA, E. T.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTONIASSI, R. A. dos S. Decision making support system for the adaptation and coexistence of extensive livestock farming in the dynamics of pantanal floods and droughts in face of climate change. In: SOTTA, E. D.; SAMPAIO, F. G.; MARZALL, K.; SILVA, W . G. da (ed.). Adapting to climate change: strategies for Brazilian agricultural and livestock systems. Brasília, DF: MAPA, 2021. p. 92-93.Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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10. | | PADOVANI, C. R.; ARAÚJO, A. F. de; ISHII, R. P.; MATSUBARA, E. T.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTONIASSI, R. A. dos S. Decision making support system for the adaptation and coexistence of extensive livestock farming in the dynamics of pantanal floods and droughts in face of climate change. In: SOTTA, E. D.; SAMPAIO, F. G.; MARZALL, K.; SILVA, W . G. da (ed.). Adapting to climate change: strategies for Brazilian agricultural and livestock systems. Brasília, DF: MAPA, 2021. p. 92-93.Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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11. | | CRIVELLARO, L. L.; MATSUBARA, E. T.; BARRIOS, S. C. L.; CARROMEU, C.; SANTOS, M. F.; VALLE, C. B. do; JANK, L. Pasto Certo: escolha de cultivares com Inteligência Artificial. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA GADO DE CORTE, 14., 2018, Campo Grande - MS. [Resumos dos trabalhos]. Brasília, DF, Embrapa, 2018 115 p. (Embrapa Gado de Corte. Documentos, 258). p. 64-65Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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12. | | BARRIOS, S. C. L.; CARROMEU, C.; MATSUBARA, E. T.; CRIVELLARO, L. L.; SILVA, M. A. I. da; VALLE, C. B. do; SANTOS, M. F.; JANK, L. Pasto Certo - versão 2.0®: aplicativo para dispositivos móveis e desktop sobre forrageiras tropicais. Campo Grande, MS: Gado de Corte, 2019. 13 p. (Embrapa Gado de Corte. Comunicado técnico, 148).Tipo: Comunicado Técnico/Recomendações Técnicas |
Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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13. | | PADOVANI, C. R.; ARAÚJO, A. F. de; ISHII, R. P.; MATSUBARA, E. T.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTONIASSI, R. A. dos S. Sistema de suporte à decisão para a adaptação e convivência da pecuária extensiva à dinâmica das inundações e estiagens do Pantanal frente às mudanças climáticas. In: SOTTA, E. D.; SAMPAIO, F. G.; MARZALL, K.; SILVA, W. G. da (org.). Estratégias de adaptação às mudanças do clima dos sistemas agropecuários brasileiros. Brasília, DF: MAPA, 2021. p. 92-93.Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Pantanal. |
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14. | | WEBER, F. de L.; WEBER, V. A. de M; MORAES, P. H. de; MATSUBARA, E. T.; PAIVA, D. M. B.; GOMES, M. de N. B.; OLIVEIRA, L. O. F. de; MEDEIROS, S. R. de; CAGNIN, M. I. Counting cattle in UAV images using convolutional neural network. Remote Sensing Applications: Society and Environment, v. 29, article 100900, 2023.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte; Embrapa Pecuária Sudeste. |
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15. | | OSCO, L. P.; MARCATO JUNIOR, J.; RAMOS, A. P. M.; JORGE, L. A. de C.; FATHOLAHI, S. N.; SILVA, J. A.; MATSUBARA, E. T.; PISTORI, H.; GONÇALVES, W. N.; LI, J. A review on deep learning in UAV remote sensing. International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, v. 102, 102456, 2021. 1 - 22Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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16. | | WEBER, F. de L.; WEBER, V. A. de M.; MENEZES, G. V.; OLIVEIRA JUNIOR, A. da S.; ALVES, D. A.; OLIVEIRA, M. V. M. de; MATSUBARA, E. T.; PISTORI, H.; ABREU, U. G. P. de. Recognition of Pantaneira cattle breed using computer vision and convolutional neural networks. Computers and Electronics in Agriculture, v. 175, 105548, p. 1-9, 2020.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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17. | | BARRIOS, S. C. L.; CARROMEU, C.; CRIVELLARO, L. L.; VERZIGNASSI, J. R.; ZIMMER, A. H.; SANTOS, M. F.; JANK, L.; VALLE, C. B. do; JOSÉ, M. R.; GOMES, O. C. de O.; MATSUBARA, E. T.; SILVA, M. A. I. da. Pasto Certo - versão 3.0: aplicativo para dispositivos móveis e desktop sobre forrageiras tropicais. Campo Grande, MS: Embrapa Gado de Corte, 2021. (Embrapa Gado de Corte / Comunicado Técnico, 159)Tipo: Comunicado Técnico/Recomendações Técnicas |
Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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18. | | 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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19. | | BARRIOS, S. C. L.; CARROMEU, C.; SILVA, M. A. I. da; MATSUBARA, E. T.; VALLE, C. B. do; JANK, L.; SANTOS, M. F.; ASSIS, G. M. L. de; CRIVELLARO, L. L.; GONÇALVES, T. D. T.; QUEIROZ JÚNIOR, J. M.; CANDIDO, A. R.; MACHADO, W. K. R.; GOUVEIA, B. T.; NOBRE, A. A. A.; ZANELLA, A. L. Pasto Certo® version 2.0 - An application about Brazilian tropical forage cultivars for mobile and desktop devices. Tropical Grasslands-Forrajes Tropicales, v. 8, n. 2, p. 162?166, 2020.Tipo: Nota Técnica/Nota Científica |
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