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Fluxo de trabalho para o treinamento de modelos de aprendizado profundo dedicados a problemas da agricultura. Autoria: BARBEDO, J. G. A. Resumo - Com o surgimento do aprendizado profundo, redes neurais novamente se tornaram opções vantajosas para lidar com uma variedade de problemas de classificação, especialmente quando imagens digita... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
Classificação de imagens de sementes de soja coloridas pelo tetrazólio baseada em aprendizado profundo. Autoria: SOUZA JUNIOR, M.; FRANÇA-NETO, J. B.; SAITO, P. T. M.; BUGATTI, P. H. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2018
Uso de redes neurais convolucionais para detecção de laranjas no campo. Autoria: CAMARGO NETO, J.; TERNES, S.; SOUZA, K. X. S. de; YANO, I. H.; QUEIROS, L. R. RESUMO. A laranja e seus derivados são um dos principais produtos do agronegócio brasileiro, além de uma das cadeias produtivas que mais emprega mão de obra por hectare, o que mostra o alto grau de im... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2019
Usando a rede neural SSD para identificar frutos verdes em pomares de laranja. Autoria: SOUSA, M. A. de; SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J.; TERNES, S.; YANO, I. H. RESUMO - A agropecuária é uma das mais importantes fontes de riqueza no Brasil. Dentro desse contexto, se destaca o cultivo das laranjas, principalmente na região de São Paulo e do Triângulo Mineiro.... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
Uso de redes neurais multicamadas para classificação de perfis de solos. Autoria: SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J. Resumo - O processo de classificação de solos executado por especialistas é uma tarefa laboriosa, que envolve várias etapas de coleta e a aplicação de regras de classificação de acordo com o Manual do... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2019
Usando a rede neural Faster-RCNN para identificar frutos verdes em pomares de laranja. Autoria: CERQUEIRA, L. M.; SOUZA, K. X. S. de; TERNES, S.; CAMARGO NETO, J. Resumo - O Brasil é um país altamente dependente de sua agropecuária para a geração de Produto Interno Bruto (PIB). Entre os produtos de sua agricultura se destaca o de cultivo da laranja e seus deriv... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2020
Sugarcane planting failure classification through deep learning approach in drone imagery. Autoria: LIMA, J. P. N. de; YANO, I. H.; SPERANZA, E. A.; BARBOSA, L. A. F.; CANÇADO, G. M. de A. 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 obj... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022
Detecção automática de uvas e folhas em viticultura com uma rede neural YOLOv2. Autoria: SANTOS, A. A. dos; AVILA, S.; SANTOS, T. T. RESUMO - Neste trabalho, o problema de detecção de frutas e folhas em viticultura para aplicações envolvendo sensoriamento próximo foi modelado como um problema de aprendizado supervisionado de máquin... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2018
From visual estimates to fully automated sensor-based measurements of plant disease severity: status and challenges for improving accuracy. Autoria: BOCK, C. H.; BARBEDO, J. G. A.; DEL PONTE, E. M.; BOHNENKAMP, D.; MAHLEIN, A. K. Abstract. The severity of plant diseases, traditionally the proportion of the plant tissue exhibiting symptoms, is a key quantitative variable to know for many diseases and is prone to error. Good qua... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2020
Testando a rede neural YOLOv5 para detecção de frutos em pomares de laranja. Autoria: RIBEIRO, A. F.; SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J.; TERNES, S.; YANO, I. H. Este trabalho, tem como objetivo analisar a viabilidade do emprego de algoritmos computacionais por meio de redes neurais e visão computacional no processo de contagem de frutos através de imagens dig... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022

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