01832nam a2200265 a 450000100080000000500110000800800410001910000230006024501220008326001200020552010390032565000160136465000140138065000150139465000160140965000120142565000150143765000110145265300150146365300170147870000120149570000190150770000150152670000250154121355832021-10-26       2021    bl uuuu     u00u1 u    #d1 aDI DOMENICO, J. R.  aUm estudo comparativo de redes convolucionais profundas para detecção de insetos em imagens.h[electronic resource]  aIn: CONFERENCES ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGENS, 2021. Anais... Porto Alegre, RS: UFRGS, 18 a 22 out. 2021.c2021  aEsse trabalho apresenta um estudo comparativo entre dois modelos de redes convolucionais profundas em tarefas de identificação e contagem de insetos em imagens digitais, considerando afídeos (Hemiptera: Aphididae) e parasitoides (Hymenoptera: Aphelinidae e Braconidae, Aphidiinae). Nesse estudo de caso, cada imagem pode conter centenas de espécimes, detritos, sobreposições e outros insetos com morfologia semelhante, o que ? dificulta o processo de detecção. Nesse sentido, comparou-se os resultados obtidos pelo sistema InsectCV, baseado em Mask RCNN, em termos de tempo de treinamento, inferencia e precisão, com um novo modelo, treinado com a rede DarkNet. Com a utilização de imagens em tons de cinza, com menor dimensão, processamento via GPU e uma rede convolucional de um estagio, e possível a redução do custo computacional e elevação da precisão na tarefa de detecção de objetos. Com base em 580 ? imagens utilizadas para a validação do modelo proposto foi possível obter a precisão média de 79,9%.  aAphelinidae  aAphididae  aBraconidae  aHymenoptera  aAfídeo  aHemíptera  aInseto  aAphidiinae  aParasitoides1 aLAU, D.1 aRIBEIRO, D. D.1 aRIEDER, R.1 aCESARO JUNIOR, T. de