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http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1085142
Título: | Estudo de métodos de aprendizagem profunda para reconhecimento de bagas de uva. |
Autor: | SANTOS, A. A. dos![]() ![]() SANTOS, T. T. ![]() ![]() |
Afiliación: | ANDREZA APARECIDA DOS SANTOS, Unicamp, Bolsista CNPTIA; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA. |
Año: | 2017 |
Referencia: | In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPCUÁRIA, 13., 2017, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2017. |
Páginas: | p. 43-46. |
Descripción: | 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 |
Palabras clave: | 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 de Material: | Artigo em anais e proceedings |
Acceso: | openAccess |
Aparece en las colecciones: | Artigo em anais de congresso (CNPTIA)![]() ![]() |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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