Data/hora: 23/09/2024 23:08:07

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Tipo da produção científica: 	Resumo em Anais de Congresso	
Data corrente: 	25/01/2023	
Data da última atualização: 	26/01/2023	
Autoria: 	LIMA, J. P. N. de; YANO, I. H.; SPERANZA, E. A.; BARBOSA, L. A. F.; CANÇADO, G. M. de A.	
Afiliação: 	JOÃO PEDRO NASCIMENTO DE LIMA, ANHANGUERA EDUCACIONAL; INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA; EDUARDO ANTONIO SPERANZA, CNPTIA; LUIZ ANTONIO FALAGUASTA BARBOSA, CNPTIA; GERALDO MAGELA DE ALMEIDA CANCADO, CNPTIA.	
Título: 	Sugarcane planting failure classification through deep learning approach in drone imagery.	
Ano de publicação: 	2022	
Fonte/Imprenta: 	In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA AGRICULTURA DIGITAL, 1., 2022, Campinas. Resumos... Campinas: Embrapa Agricultura Digital, 2022.	
Páginas: 	p. 43.	
Série: 	(Embrapa Agricultura Digital. Eventos técnicos & científicos, 1).	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	Este trabalho realizou testes com a rede YOLOv5, que é uma rede de aprendizado profundo, para a qual existem diversos tutoriais de utilização e aplicativos na internet que auxiliam na marcação dos objetos de interesse, procedimento necessário para treinamento da rede.	
Palavras-Chave: 	Aprendizado de máquina; Identificação de objetos; ImageJ; Machine learning; Mapeamento; Mapping; Object identification; YOLOv5.	
Thesagro: 	Cana de Açúcar.	
Thesaurus Nal: 	Sugarcane.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1151227/1/PC-Sugarcane-planting-Mostra-2022.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (21569-1) - UMT - RA - DD -  -  -  - DIS