Título:	Detecção em tempo real de plantas daninhas por espécie na soja usando imagens de VANT.
Autoria:	TETILA, E. C. SILVEIRA, F. da BARBEDO, J. G. A.
Afiliação:	EVERTON CASTELÃO TETILA, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS; FRANCO DA SILVEIRA; JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA.
Ano de publicação:	2024
Referência:	In: WORKSHOP CIENTÍFICO DO CENTRO DE CIÊNCIA PARA O DESENVOLVIMENTO EM AGRICULTURA DIGITAL - SEMEAR DIGITAL, 1., 2024, Piracicaba. Anais [...]. Piracicaba: ESALQ/USP, 2024. p. 22.
Conteúdo:	Neste trabalho, avaliamos uma família de modelos de detecção de objetos YOLOv5s6/m6/16/x6 para detecção de plantas daninhas na soja.
Thesagro:	Agricultura de Precisão
Palavras-chave:	Aprendizagem profunda Detecção de objetos Plantas daninhas da soja
ISBN:	978-68-87391-73-1
Notas:	Organizadores: Silvia Maria Fonseca Silveira Massruhá, Durval Dourado Neto, Luciana Alvim Santos Romani, Jayme Barbedo, Catarina Barbosa Careta, Luciano Mendes.
Tipo do material:	Resumo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Resumo em anais de congresso (CNPTIA)