Título:	Estudo de métodos de aprendizagem profunda para reconhecimento de bagas de uva.
Autoria:	SANTOS, A. A. dos SANTOS, T. T.
Afiliação:	ANDREZA APARECIDA DOS SANTOS, Unicamp, Bolsista CNPTIA; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA.
Ano de publicação:	2017
Referência:	In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPCUÁRIA, 13., 2017, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2017.
Páginas:	p. 43-46.
Conteúdo:	Resumo: Dois métodos de aprendizagem profunda (deep learning) para reconhecimento de frutos foram estudados. Foi utilizada uma base de dados de 1.830 imagens contando exemplos de bagas de uva e não uva manualmente anotadas. Os testes realizados demonstraram a identificação de bagas com 85% de precisão e de cobertura (recall) utilizando redes neurais convolutivas. Esses resultados melhoraram o método anteriormente proposto por Santos e Santos (2017) e demonstram a possibilidade de evolução de métodos que podem ser aplicados em campo.
Thesagro:	Viticultura
NAL Thesaurus:	Computer vision
Palavras-chave:	Aprendizagem profunda Visão computacional Reconhecimento de padrões Deep learning Pattern recognition
ISBN:	978-85-7035-761-8
Notas:	Editores técnicos: Giampaolo Queiroz Pellegrino, Luciana Guilherme Sacomani Zenerato, Maria Fernanda Moura, Giulia Croce, Poliana Fernanda Giachetto.
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPTIA)