Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1156633| Título: | Bases de dados sintéticas com anotação automática para detecção de frutos. |
| Autor: | REIS, S. A. V. dos![]() ![]() SANTOS, T. T. ![]() ![]() |
| Afiliación: | SARA ANDRADE VERONESE DOS REIS, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA. |
| Año: | 2023 |
| Referencia: | In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 17., 2023, Campinas. Anais [...]. Campinas: Embrapa Territorial, 2023. |
| Páginas: | p. 1-9. |
| Descripción: | Com o objetivo de criar uma base de dados sintéticos para detecção de laranjas, foram utilizadas ferramentas de computação gráfica, a fim de gerar imagens fotorrealistas. Para que houvesse uma anotação automática dessas imagens, tirando proveito do fato de serem artificiais, geradas por computador, utilizou-se de conhecimentos de programação e geometria projetiva. |
| Thesagro: | Laranja |
| NAL Thesaurus: | Python Oranges Artificial intelligence |
| Palabras clave: | Base dados sintética Blender Anotações Aprendizado de máquina supervisionado Inteligência artificial Synthetic data set Annotations Machine learning |
| ISSN: | 2965-2812 |
| Notas: | CIIC 2023. Nº 23603. |
| Tipo de Material: | Artigo em anais e proceedings |
| Acceso: | openAccess |
| Aparece en las colecciones: | Artigo em anais de congresso (CNPTIA)![]() ![]() |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| RE23603-CIIC-2023.pdf | 610.42 kB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |








