Data/hora: 09/06/2024 13:21:37

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	05/02/2024	
Data da última atualização: 	05/02/2024	
Autoria: 	TETILA, E. C.; SILVEIRA, F. A. G. da; COSTA, A. B. da; AMORIM, W. P.; ASTOLFI, G.; PISTORI, H.; BARBEDO, J. G. A.	
Afiliação: 	EVERTON CASTELÃO TETILA, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS; FÁBIO AMARAL GODOY DA SILVEIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS; ANDERSON BESSA DA COSTA, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS; WILLIAN PARAGUASSU AMORIM, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS; GILBERTO ASTOLFI, INSTITUTO FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; HEMERSON PISTORI, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL, UNIVERSIDADE CATÓLICA DOM BOSCO; JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA.	
Título: 	YOLO performance analysis for real-time detection of soybean pests.	
Ano de publicação: 	2024	
Fonte/Imprenta: 	Smart Agricultural Technology, v. 7, 100405, Mar. 2024.	
DOI: 	https://doi.org/10.1016/j.atech.2024.100405	
Idioma: 	Inglês	
Conteúdo: 	In this work, we evaluated the You Only Look Once (YOLO) architecture for real-time detection of soybean pests.	
Palavras-Chave: 	Aprendizado profundo; Deep learning; Detecção de objeto; Object detection; Pragas da soja; Soybean pests.	
Thesagro: 	Agricultura de Precisão; Glycine Max.	
Thesaurus Nal: 	Precision agriculture.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1161634/1/AP-YOLO-performance-2024.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (21986-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS