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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorSANTOS, A. A. dos
dc.contributor.authorSANTOS, T. T.
dc.date.accessioned2018-01-12T23:25:18Z-
dc.date.available2018-01-12T23:25:18Z-
dc.date.created2018-01-12
dc.date.issued2017
dc.identifier.citationIn: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPCUÁRIA, 13., 2017, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2017.
dc.identifier.isbn978-85-7035-761-8
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1085142-
dc.descriptionResumo: 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.
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectAprendizagem profunda
dc.subjectVisão computacional
dc.subjectReconhecimento de padrões
dc.subjectDeep learning
dc.subjectPattern recognitionpt_BR
dc.titleEstudo de métodos de aprendizagem profunda para reconhecimento de bagas de uva.
dc.typeArtigo em anais e proceedings
dc.date.updated2020-01-21T11:11:11Zpt_BR
dc.subject.thesagroViticultura
dc.subject.nalthesaurusComputer visionpt_BR
dc.description.notesEditores técnicos: Giampaolo Queiroz Pellegrino, Luciana Guilherme Sacomani Zenerato, Maria Fernanda Moura, Giulia Croce, Poliana Fernanda Giachetto.
dc.format.extent2p. 43-46.
riaa.ainfo.id1085142
riaa.ainfo.lastupdate2020-01-21 -02:00:00
dc.contributor.institutionANDREZA APARECIDA DOS SANTOS, Unicamp, Bolsista CNPTIA; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA.
Aparece en las colecciones:Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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