Iboju: uma ferramenta de anotação de imagens para treinamento de detectores.

FERREIRA SOBRINHO, P. A.; SANTOS, T. T.

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.contributor.author	FERREIRA SOBRINHO, P. A.
dc.contributor.author	SANTOS, T. T.
dc.date.accessioned	2021-10-07T15:07:11Z	-
dc.date.available	2021-10-07T15:07:11Z	-
dc.date.created	2021-10-07
dc.date.issued	2021
dc.identifier.citation	In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 15., 2021, Campinas. Anais [...]. Campinas: Instituto de Zootecnia, 2021.
dc.identifier.isbn	978-65-994972-0-9
dc.identifier.uri	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1135134	-
dc.description	RESUMO - A automação no contexto da agricultura é significativamente mais complexa do que em contextos urbanos e industriais. Devido à grande variabilidade das estruturas orgânicas, métodos cada vez mais complexos e rebuscados são necessários para um bom reconhecimento de padrões e detecção de imagens, tão necessários para a automação de processos produtivos de atividades ligadas à agropecuária. Contudo, devido à natureza das imagens naturais, existem poucas ferramentas capazes de anotá-las da forma desejada. Neste trabalho, desenvolvemos a Iboju, uma ferramenta de segmentação em imagem natural capaz de anotar, rápida e eficientemente, em imagens capturadas de ambientes naturais ligados à agropecuária, gerando caixas delimitadoras e máscaras do objeto desejado. Para isso, foram usadas técnicas de Deep Learning com redes neurais convolutivas aliadas a algoritmos de segmentação de macropixels. A ideia principal da Iboju é que a Rede Neural gere uma anotação que seria corrigida e aprimorada interativamente pelo usuário através de algoritmos de segmentação. Ao compararmos o uso da Iboju a outras ferramentas de anotação, é notável a maior rapidez e exatidão, sendo possível a criação de bases de dados cada vez maiores que poderão ser usadas para melhorar o desempenho de redes neurais de detecção de imagens. A Iboju alimentaria treinamentos de redes que poderão ser usadas dentro dela. A partir da Iboju, é possível a construção de bases de dados cada vez maiores, que poderão ser usadas para alimentar algoritmos de automação de processos que dependem de detecção, como coleta de frutos e contagem de gado.
dc.language.iso	por
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.subject	Segmentação
dc.subject	Aprendizagem profunda
dc.subject	Anotação de imagens
dc.subject	Agropecuária
dc.subject	Rede neural
dc.subject	Aprendizado de máquina
dc.subject	Deep learning
dc.subject	Segmentation
dc.subject	Image annotation
dc.title	Iboju: uma ferramenta de anotação de imagens para treinamento de detectores.
dc.type	Artigo em anais e proceedings
dc.subject.nalthesaurus	Neural networks
dc.description.notes	Ref. 21606. Evento online. CIIC 2021.
dc.format.extent2	p. 1-12.
riaa.ainfo.id	1135134
riaa.ainfo.lastupdate	2021-10-07
dc.contributor.institution	PEDRO ANDRADE FERREIRA SOBRINHO, BOLSISTA CNPQ (PIBIC); THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA.
Aparece en las colecciones:	Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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