Data/hora: 21/06/2024 18:24:23

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