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| Registros recuperados : 12 | |
| 7. |  | BRAZ, P. H.; LIMA, G. L.; SARTORETTO, M. C.; MARINHO, C. P.; DEBOLETO, S. G. C. Alterações da proteína C reativa e fator reumatoide em cães naturalmente infectados por Leishmania spp. Pesquisa Veterinária Brasileira, Rio de Janeiro, v. 38, n. 9, p. 1829-1833, setembro 2018 Título em inglês: Changes in C-reactive protein and rheumatoid factor in dogs naturally infected by Leishmania spp.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 9. | | SOUSA, P. C.; SANTOS, E. A. A.; SILVA, A. M.; BEZERRA, J. A. B.; SOUZA, A. L. P.; LIMA, G. L.; OLIVEIRA, M. F.; SILVA, A. R. Identification of ultrastructural and functional damage in sperm from six-banded armadillos (Euphractus sexcinctus) due to cryopreservation. Pesquisa Veterinária Brasileira, Rio de Janeiro, v. 36, n. 8, p. 767-774, ago. 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 10. | | SANTOS, E. A. A.; LIMA, G. L.; PRAXEDES, E. C. G.; SILVA, A. M.; MAIA, K. M.; OLIVEIRA, M. F.; RODRIGUES, A. P. R.; SILVA, A. R. Estimation, morphometry and ultrastructure of ovarian preantral follicle population in agouti (Dasyprocta leporina). Pesquisa Veterinária Brasileira, Rio de Janeiro, v. 38, n. 1, p. 175-182, janeiro 2018. Título em português: Morfometria, estimativa e ultraestrutura da população folicular ovariana preantral de cutia (Dasyprocta leporina).| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 11. | | MELO, R. F. de; LIMA, G. L. de; CORRÊA, G. R.; ZATT, B.; AGUIAR, M. S. de; NACHTIGALL, G. R.; ARAÚJO, R. M. Diagnosis of apple fruit diseases in the wild with Mask R-CNN. In: CERRI, R.; PRATI, R. C. (Eds). Intelligent Systems. BRACIS 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol 12319. Springer, 2020. p. 256?270.| Biblioteca(s): Embrapa Uva e Vinho. |
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| 12. | | CAMPOS, L. B.; PEIXOTO, G. C. X.; LIMA, G. L.; CASTELO, T. S.; SOUZA, A. L. P.; OLIVEIRA, M. F.; SILVA, A. R. Monitoramento do ciclo estral de cutias (Dasyprocta leporina Lichtenstein, 1823) através de citologia esfoliativa vaginal e ultrassonografia. Pesquisa Veterinária Brasileira, Brasília, DF, v. 35, n. 2, p. 188-192, fev. 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| Registros recuperados : 12 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Uva e Vinho. Para informações adicionais entre em contato com cnpuv.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Uva e Vinho. |
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Data corrente: |
16/12/2020 |
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Data da última atualização: |
20/12/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
MELO, R. F. de; LIMA, G. L. de; CORRÊA, G. R.; ZATT, B.; AGUIAR, M. S. de; NACHTIGALL, G. R.; ARAÚJO, R. M. |
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Afiliação: |
RAMÁSIO FERREIRA DE MELO; GUSTAVO LAMEIRÃO DE LIMA; GUILHERME RIBEIRO CORRÊA; BRUNO ZATT; MARILTON SANCHOTENE DE AGUIAR; GILMAR RIBEIRO NACHTIGALL, CNPUV; RICARDO MATSUMURA ARAÚJO. |
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Título: |
Diagnosis of apple fruit diseases in the wild with Mask R-CNN. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CERRI, R.; PRATI, R. C. (Eds). Intelligent Systems. BRACIS 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol 12319. Springer, 2020. p. 256?270. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1007/978-3-030-61377-8_18 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A major challenge in image classification tasks using Machine Learning, and in particular when using deep neural networks, is domain shifting in deployment. This happens when images during usage are capture in different conditions from those used during training. In this paper, we show that despite previous works on the diagnosis of apple tree diseases using standard Convolutional Neural Networks displaying high accuracy, they do so only when no domain shift is present. When the trained model is asked to classify photos of apples taken in the wild, a 22% reduction in F1 score is observed. We propose to treat the task as a segmentation problem and test two different approaches, showing that using Mask R-CNN allows not only to improve performance in the original domain by 3%, but also significantly reduce losses in the new domain (only 6% reduction in F1 score). We establish segmentation as an important alternative towards improving diagnosis of apple tree diseases from photos. |
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Palavras-Chave: |
Apple fruits; Deep learning; Instance segmentation. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Uva e Vinho (CNPUV) |
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