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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorTETILA, E. C.
dc.contributor.authorSILVEIRA, F. A. G. da
dc.contributor.authorCOSTA, A. B. da
dc.contributor.authorAMORIM, W. P.
dc.contributor.authorASTOLFI, G.
dc.contributor.authorPISTORI, H.
dc.contributor.authorBARBEDO, J. G. A.
dc.date.accessioned2024-02-05T16:33:17Z-
dc.date.available2024-02-05T16:33:17Z-
dc.date.created2024-02-05
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationSmart Agricultural Technology, v. 7, 100405, Mar. 2024.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1161634-
dc.descriptionIn this work, we evaluated the You Only Look Once (YOLO) architecture for real-time detection of soybean pests.
dc.language.isoeng
dc.rightsopenAccess
dc.subjectAprendizado profundo
dc.subjectDetecção de objeto
dc.subjectPragas da soja
dc.subjectDeep learning
dc.subjectObject detection
dc.subjectSoybean pests
dc.titleYOLO performance analysis for real-time detection of soybean pests.
dc.typeArtigo de periódico
dc.subject.thesagroAgricultura de Precisão
dc.subject.thesagroGlycine Max
dc.subject.nalthesaurusPrecision agriculture
riaa.ainfo.id1161634
riaa.ainfo.lastupdate2024-02-05
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.1016/j.atech.2024.100405
dc.contributor.institutionEVERTON 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.
Aparece en las colecciones:Artigo em periódico indexado (CNPTIA)

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