Título:	Testando a rede neural YOLOv5 para detecção de frutos em pomares de laranja.
Autoria:	RIBEIRO, A. F. SOUZA, K. X. S. de CAMARGO NETO, J. TERNES, S. YANO, I. H.
Afiliação:	ALAN FREITAS RIBEIRO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA.
Ano de publicação:	2022
Referência:	In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 16., 2022, Campinas. Anais... Campinas: Instituto Agronômico, 2022.
Páginas:	11 p.
Conteúdo:	Este trabalho, tem como objetivo analisar a viabilidade do emprego de algoritmos computacionais por meio de redes neurais e visão computacional no processo de contagem de frutos através de imagens digitais, em especial, a utilização da rede neural YOLOv5.
NAL Thesaurus:	Neural networks Computer vision
Palavras-chave:	Redes neurais Visão computacional Aprendizado de máquina Aprendizado profundo Rede yolov5 Detecção de objetos Machine learning Deep learning Yolov5 network Object detection Orange
ISBN:	978-65-88414-07-1
Notas:	Evento online. CIIC 2022. Nº 22602.
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPTIA)