Data/hora: 02/06/2024 01:28:05

Biblioteca(s): 	Embrapa Mandioca e Fruticultura; Embrapa Meio Ambiente.	
Data corrente: 	27/09/2018	
Data da última atualização: 	06/11/2018	
Autoria: 	BARBEDO, J. G. A.; KOENIGKAN, L. V.; HALFELD-VIEIRA, B. de A.; COSTA, R. V. da; NECHET, K. de L.; GODOY, C. V.; LOBO JUNIOR, M.; PATRÍCIO, F. R. A.; TALAMINI, V.; CHITARRA, L. G.; OLIVEIRA, S. A. S. de; ISHIDA, A. K. N.; FERNANDES, J. M. C.; SANTOS, T. T.; CAVALCANTI, F. R.; TERAO, D.; ANGELOTTI, F.	
Afiliação: 	JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA; LUCIANO VIEIRA KOENIGKAN, CNPTIA; BERNARDO DE ALMEIDA HALFELD VIEIRA, CNPMA; RODRIGO VERAS DA COSTA, CNPMS; KATIA DE LIMA NECHET, CNPMA; CLAUDIA VIEIRA GODOY, CNPSO; MURILLO LOBO JUNIOR, CNPAF; F. R. A. PATRÍCIO, Instituto Biológico, Campinas, SP; VIVIANE TALAMINI, CPATC; LUIZ GONZAGA CHITARRA, CNPA; SAULO ALVES SANTOS DE OLIVEIRA, CNPMF; ALESSANDRA KEIKO NAKASONE ISHIDA, CPATU; JOSE MAURICIO CUNHA FERNANDES, CNPT; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA; FABIO ROSSI CAVALCANTI, CNPUV; DANIEL TERAO, CNPMA; FRANCISLENE ANGELOTTI, CPATSA.	
Título: 	Annotated plant pathology databases for image-based detection and recognition of diseases.	
Ano de publicação: 	2018	
Fonte/Imprenta: 	Revista IEEE America Latina, v. 16, n. 6, p. 1749-1757, jun. 2018.	
Idioma: 	Inglês
Português	
Notas: 	O título da revista foi grafado no artigo como IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, mas registro de título do periódico é REVISTA IEEE AMÉRICA LATINA.	
Conteúdo: 	Over the last few years, considerable effort has been spent by Embrapa in the construction of a plant disease database representative enough for the development of effective methods for automatic plant disease detection and recognition. In October of 2016, this database, called PDDB, had 2326 images of 171 diseases and other disorders affecting 21 plant species. PDDB size, although considerable, is not enough to allow the use of powerful techniques such as deep learning. In order to increase its size, each image was subdivided according to certain criteria, increasing the number of images to 46,513. Both the original (PDDB) and subdivided (XDB)databases  are  now  being  made  freely  available  for  academic research purposes, thus supporting new studies and contributing to speed up the advances in the area. Both collections are expected to grow continuously in order to expand their reach. PDDB and XDB can   be   accessed   in   the   link   https://www.digipathos-rep.cnptia.embrapa.br/.	
Palavras-Chave: 	Aprendizagem profunda; Banco de dados; Imagem em processamento; Patologia vegetal.	
Thesagro: 	Doença de Planta.	
Thesaurus Nal: 	Databases; Plant diseases and disorders; Plant pathology.	
Categoria do assunto: 	H Saúde e Patologia	
Registro original: 	Embrapa Meio Ambiente (CNPMA)	
Exemplares: 	CNPMF - (32519-1) - UPC - SP - DD - Publicação digital -  -  - DIS
CNPMA - (16174-1) - UPC - SP - DD -  -  -  - DIS