Sugarcane planting failure classification through deep learning approach in drone imagery.
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Autoria: LIMA, J. P. N. de; YANO, I. H.; SPERANZA, E. A.; BARBOSA, L. A. F.; CANÇADO, G. M. de A.
Resumo: Este trabalho realizou testes com a rede YOLOv5, que é uma rede de aprendizado profundo, para a qual existem diversos tutoriais de utilização e aplicativos na internet que auxiliam na marcação dos objetos de interesse, procedimento necessário para treinamento da rede.
Ano de publicação: 2022
Tipo de publicação: Resumo em anais e proceedings
Unidade: Embrapa Agricultura Digital
Palavras-chave: Aprendizado de máquina, Cana de Açúcar, Identificação de objetos, ImageJ, Machine learning, Mapeamento, Mapping, Object identification, YOLOv5
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