Data/hora: 23/09/2024 20:31:20

Biblioteca(s): 	Embrapa Gado de Corte; Embrapa Instrumentação.	
Data corrente: 	28/08/2020	
Data da última atualização: 	22/12/2020	
Autoria: 	CASTRO, W.; MARCATO JUNIOR, J.; POLIDORO, C.; OSCO, L. P.; GONÇALVES, W.; RODRIGUES, L.; SANTOS, M. F.; JANK, L.; BARRIOS, S. C. L.; RESENDE, R. M. S.; CARROMEU, C.; SILVEIRA, E.; JORGE, L. A. de C.	
Afiliação: 	MATEUS FIGUEIREDO SANTOS, CNPGC; LIANA JANK, CNPGC; SANZIO CARVALHO LIMA BARRIOS, CNPGC; CAMILO CARROMEU, CNPGC; LUCIO ANDRE DE CASTRO JORGE, CNPDIA.	
Título: 	Deep learning applied to phenotyping of biomass in forages with UAV-based RGB imagery.	
Ano de publicação: 	2020	
Fonte/Imprenta: 	Sensors v. 20, a. 4802, 2020.	
Páginas: 	1 - 18	
DOI: 	10.3390/s20174802 www.mdpi.com/journal/	
Idioma: 	Inglês
Português	
Palavras-Chave: 	Biomass yield; Convolutional Neural Network; Data augmentation; Phenotyping.	
Categoria do assunto: 	--	
Registro original: 	Embrapa Gado de Corte (CNPGC)	
Exemplares: 	CNPDIA - (17578-1) - UPC - AP - DD - PROCI.20/062 -  - 2020/0068 - DIS
CNPGC - (17619-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS