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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorLIMA, J. P. N. de
dc.contributor.authorYANO, I. H.
dc.contributor.authorSPERANZA, E. A.
dc.contributor.authorBARBOSA, L. A. F.
dc.contributor.authorCANÇADO, G. M. de A.
dc.date.accessioned2023-01-25T20:01:25Z-
dc.date.available2023-01-25T20:01:25Z-
dc.date.created2023-01-25
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationIn: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA AGRICULTURA DIGITAL, 1., 2022, Campinas. Resumos... Campinas: Embrapa Agricultura Digital, 2022.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1151227-
dc.descriptionEste trabalho realizou testes com a rede YOLOv5, que é uma rede de aprendizado profundo, para a qual existem diversos tutoriais de utilização e aplicativos na internet que auxiliam na marcação dos objetos de interesse, procedimento necessário para treinamento da rede.
dc.language.isopor
dc.relation.ispartofseries(Embrapa Agricultura Digital. Eventos técnicos & científicos, 1).
dc.rightsopenAccess
dc.subjectAprendizado de máquina
dc.subjectIdentificação de objetos
dc.subjectImageJ
dc.subjectMapeamento
dc.subjectYOLOv5
dc.subjectMachine learning
dc.subjectMapping
dc.subjectObject identification
dc.titleSugarcane planting failure classfication through deep learning approach in drone imagery.
dc.typeResumo em anais e proceedings
dc.subject.thesagroCana de Açúcar
dc.subject.nalthesaurusSugarcane
dc.format.extent2p. 43.
riaa.ainfo.id1151227
riaa.ainfo.lastupdate2023-01-25
dc.contributor.institutionJOÃO PEDRO NASCIMENTO DE LIMA, ANHANGUERA EDUCACIONAL; INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA; EDUARDO ANTONIO SPERANZA, CNPTIA; LUIZ ANTONIO FALAGUASTA BARBOSA, CNPTIA; GERALDO MAGELA DE ALMEIDA CANCADO, CNPTIA.
Aparece nas coleções:Resumo em anais de congresso (CNPTIA)

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