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dc.contributor.authorTETILA, E. C.
dc.contributor.authorSILVEIRA, F. da
dc.contributor.authorBARBEDO, J. G. A.
dc.date.accessioned2025-02-10T11:47:09Z-
dc.date.available2025-02-10T11:47:09Z-
dc.date.created2025-02-10
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationIn: WORKSHOP CIENTÍFICO DO CENTRO DE CIÊNCIA PARA O DESENVOLVIMENTO EM AGRICULTURA DIGITAL - SEMEAR DIGITAL, 1., 2024, Piracicaba. Anais [...]. Piracicaba: ESALQ/USP, 2024. p. 22.
dc.identifier.isbn978-68-87391-73-1por
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1172528-
dc.descriptionNeste trabalho, avaliamos uma família de modelos de detecção de objetos YOLOv5s6/m6/16/x6 para detecção de plantas daninhas na soja.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectAprendizagem profunda
dc.subjectDetecção de objetos
dc.subjectPlantas daninhas da soja
dc.titleDetecção em tempo real de plantas daninhas por espécie na soja usando imagens de VANT.
dc.typeResumo em anais e proceedings
dc.subject.thesagroAgricultura de Precisão
dc.description.notesOrganizadores: Silvia Maria Fonseca Silveira Massruhá, Durval Dourado Neto, Luciana Alvim Santos Romani, Jayme Barbedo, Catarina Barbosa Careta, Luciano Mendes.
riaa.ainfo.id1172528
riaa.ainfo.lastupdate2025-02-10
dc.contributor.institutionEVERTON CASTELÃO TETILA, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS; FRANCO DA SILVEIRA; JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA.
Aparece nas coleções:Resumo em anais de congresso (CNPTIA)

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