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Research center of Embrapa/Collection: Embrapa Agricultura Digital - Artigo em anais de congresso (ALICE)
Date Issued: 2021
Type of Material: Artigo em anais de congresso (ALICE)
Authors: FERREIRA SOBRINHO, P. A.
SANTOS, T. T.
Additional Information: PEDRO ANDRADE FERREIRA SOBRINHO, BOLSISTA CNPQ (PIBIC); THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA.
Title: Iboju: uma ferramenta de anotação de imagens para treinamento de detectores.
Publisher: In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 15., 2021, Campinas. Anais [...]. Campinas: Instituto de Zootecnia, 2021.
Pages: p. 1-12.
Language: Portugues
Notes: Ref. 21606. Evento online. CIIC 2021.
Keywords: Segmentação
Aprendizagem profunda
Anotação de imagens
Agropecuária
Rede neural
Aprendizado de máquina
Deep learning
Segmentation
Image annotation
Description: RESUMO - A automação no contexto da agricultura é significativamente mais complexa do que em contextos urbanos e industriais. Devido à grande variabilidade das estruturas orgânicas, métodos cada vez mais complexos e rebuscados são necessários para um bom reconhecimento de padrões e detecção de imagens, tão necessários para a automação de processos produtivos de atividades ligadas à agropecuária. Contudo, devido à natureza das imagens naturais, existem poucas ferramentas capazes de anotá-las da forma desejada. Neste trabalho, desenvolvemos a Iboju, uma ferramenta de segmentação em imagem natural capaz de anotar, rápida e eficientemente, em imagens capturadas de ambientes naturais ligados à agropecuária, gerando caixas delimitadoras e máscaras do objeto desejado. Para isso, foram usadas técnicas de Deep Learning com redes neurais convolutivas aliadas a algoritmos de segmentação de macropixels. A ideia principal da Iboju é que a Rede Neural gere uma anotação que seria corrigida e aprimorada interativamente pelo usuário através de algoritmos de segmentação. Ao compararmos o uso da Iboju a outras ferramentas de anotação, é notável a maior rapidez e exatidão, sendo possível a criação de bases de dados cada vez maiores que poderão ser usadas para melhorar o desempenho de redes neurais de detecção de imagens. A Iboju alimentaria treinamentos de redes que poderão ser usadas dentro dela. A partir da Iboju, é possível a construção de bases de dados cada vez maiores, que poderão ser usadas para alimentar algoritmos de automação de processos que dependem de detecção, como coleta de frutos e contagem de gado.
NAL Thesaurus: Neural networks
Data Created: 2021-10-07
ISBN: 978-65-994972-0-9
Appears in Collections:Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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