Data/hora: 09/06/2024 17:49:21

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