Data/hora: 21/06/2024 05:18:26

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	12/09/2023	
Data da última atualização: 	13/09/2023	
Autoria: 	SANTOS, G. A. dos; SANTOS, T. T.	
Afiliação: 	GIOVANA ABE DOS SANTOS, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA.	
Título: 	Detecção de pontos-chave em imagens aplicada à fenotipagem de milho.	
Ano de publicação: 	2023	
Fonte/Imprenta: 	In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 17., 2023, Campinas. Anais [...]. Campinas: Embrapa Territorial, 2023.	
Páginas: 	12 p.	
ISSN: 	2965-2812	
Idioma: 	Português	
Notas: 	CIIC 2023. Nº 23604.	
Conteúdo: 	O objetivo deste trabalho é auxiliar na fenotipagem de plantas de milho, um vegetal amplamente utilizado para diversas finalidades, desde a base de muitos alimentos humanos até para a criação de ração para animais.	
Palavras-Chave: 	Aprendizado de máquina; Detecção de keypoint; Fenotipagem; Keypoint detection; Machine learning; Phenotyping; Redes neurais; Visão computacional.	
Thesaurus Nal: 	Neural networks.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1156635/1/RE23604-CIIC-2023.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (21800-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS