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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
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
YOLO performance analysis for real-time detection of soybean pests. Autoria: TETILA, E. C.; SILVEIRA, F. A. G. da; COSTA, A. B. da; AMORIM, W. P.; ASTOLFI, G.; PISTORI, H.; BARBEDO, J. G. A. In this work, we evaluated the You Only Look Once (YOLO) architecture for real-time detection of soybean pests. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2024
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
A review on the use of computer vision and artificial intelligence for fish recognition, monitoring, and management. Autoria: BARBEDO, J. G. A. Abstract: Computer vision has been applied to fish recognition for at least three decades. With the inception of deep learning techniques in the early 2010s, the use of digital images grew strongly, a... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022
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
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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