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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorRIBEIRO, A. F.
dc.contributor.authorSOUZA, K. X. S. de
dc.contributor.authorCAMARGO NETO, J.
dc.contributor.authorTERNES, S.
dc.contributor.authorYANO, I. H.
dc.date.accessioned2022-09-05T17:22:14Z-
dc.date.available2022-09-05T17:22:14Z-
dc.date.created2022-09-05
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationIn: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 16., 2022, Campinas. Anais... Campinas: Instituto Agronômico, 2022.
dc.identifier.isbn978-65-88414-07-1
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1146123-
dc.descriptionEste 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.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectRedes neurais
dc.subjectVisão computacional
dc.subjectAprendizado de máquina
dc.subjectAprendizado profundo
dc.subjectRede yolov5
dc.subjectDetecção de objetos
dc.subjectMachine learning
dc.subjectDeep learning
dc.subjectYolov5 network
dc.subjectObject detection
dc.subjectOrange
dc.titleTestando a rede neural YOLOv5 para detecção de frutos em pomares de laranja.
dc.typeArtigo em anais e proceedings
dc.subject.nalthesaurusNeural networks
dc.subject.nalthesaurusComputer vision
dc.description.notesEvento online. CIIC 2022. Nº 22602.
dc.format.extent211 p.
riaa.ainfo.id1146123
riaa.ainfo.lastupdate2022-09-05
dc.contributor.institutionALAN FREITAS RIBEIRO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA.
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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