Título:	YOLO performance analysis for real-time detection of soybean pests.
Autoria:	TETILA, E. C. SILVEIRA, F. A. G. da COSTA, A. B. da AMORIM, W. P. ASTOLFI, G. PISTORI, H. BARBEDO, J. G. A.
Afiliação:	EVERTON CASTELÃO TETILA, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS; FÁBIO AMARAL GODOY DA SILVEIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS; ANDERSON BESSA DA COSTA, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS; WILLIAN PARAGUASSU AMORIM, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS; GILBERTO ASTOLFI, INSTITUTO FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; HEMERSON PISTORI, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL, UNIVERSIDADE CATÓLICA DOM BOSCO; JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA.
Ano de publicação:	2024
Referência:	Smart Agricultural Technology, v. 7, 100405, Mar. 2024.
Conteúdo:	In this work, we evaluated the You Only Look Once (YOLO) architecture for real-time detection of soybean pests.
Thesagro:	Agricultura de Precisão Glycine Max
NAL Thesaurus:	Precision agriculture
Palavras-chave:	Aprendizado profundo Detecção de objeto Pragas da soja Deep learning Object detection Soybean pests
Digital Object Identifier:	https://doi.org/10.1016/j.atech.2024.100405
Tipo do material:	Artigo de periódico
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em periódico indexado (CNPTIA)