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Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental.

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Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  12/01/2018
Data da última atualização:  21/01/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  SANTOS, A. A. dos; SANTOS, T. T.
Afiliação:  ANDREZA APARECIDA DOS SANTOS, Unicamp, Bolsista CNPTIA; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA.
Título:  Estudo de métodos de aprendizagem profunda para reconhecimento de bagas de uva.
Ano de publicação:  2017
Fonte/Imprenta:  In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPCUÁRIA, 13., 2017, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2017.
Páginas:  p. 43-46.
ISBN:  978-85-7035-761-8
Idioma:  Português
Notas:  Editores técnicos: Giampaolo Queiroz Pellegrino, Luciana Guilherme Sacomani Zenerato, Maria Fernanda Moura, Giulia Croce, Poliana Fernanda Giachetto.
Conteúdo:  Resumo: Dois métodos de aprendizagem profunda (deep learning) para reconhecimento de frutos foram estudados. Foi utilizada uma base de dados de 1.830 imagens contando exemplos de bagas de uva e não uva manualmente anotadas. Os testes realizados demonstraram a identificação de bagas com 85% de precisão e de cobertura (recall) utilizando redes neurais convolutivas. Esses resultados melhoraram o método anteriormente proposto por Santos e Santos (2017) e demonstram a possibilidade de evolução de métodos que podem ser aplicados em campo.
Palavras-Chave:  Aprendizagem profunda; Deep learning; Pattern recognition; Reconhecimento de padrões; Visão computacional.
Thesagro:  Viticultura.
Thesaurus NAL:  Computer vision.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/170931/1/Estudo-de-metodo-aprendizagem.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPTIA19580 - 1UMTAA - DD
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