Author(s): DI DOMENICO, J. R.; LAU, D.; RIBEIRO, D. D.; RIEDER, R.; CESARO JUNIOR, T. de

Summary: Esse trabalho apresenta um estudo comparativo entre dois modelos de redes convolucionais profundas em tarefas de identificação e contagem de insetos em imagens digitais, considerando afídeos (Hemiptera: Aphididae) e parasitoides (Hymenoptera: Aphelinidae e Braconidae, Aphidiinae). Nesse estudo de caso, cada imagem pode conter centenas de espécimes, detritos, sobreposições e outros insetos com morfologia semelhante, o que ? dificulta o processo de detecção. Nesse sentido, comparou-se os resultados obtidos pelo sistema InsectCV, baseado em Mask RCNN, em termos de tempo de treinamento, inferencia e precisão, com um novo modelo, treinado com a rede DarkNet. Com a utilização de imagens em tons de cinza, com menor dimensão, processamento via GPU e uma rede convolucional de um estagio, e possível a redução do custo computacional e elevação da precisão na tarefa de detecção de objetos. Com base em 580 ? imagens utilizadas para a validação do modelo proposto foi possível obter a precisão média de 79,9%.

Publication year: 2021

Types of publication: Paper in annals and proceedings

Unit: Embrapa Wheat

Keywords: Afídeo, Aphelinidae, Aphididae, Aphidiinae, Braconidae, Hemíptera, Hymenoptera, Inseto, Parasitoides