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Detecting aquaculture with deep learning in a low-data setting. Autoria: GREENSTREET, L.; FAN, J.; PACHECO, F. S.; BAI, Y.; UMMUS, M. E.; DORIA, C.; BARROS, N. O.; FORSBERG, B. R.; XU, X.; FLECKER, A.; GOMES, C. Aquaculture is growing rapidly in the Amazon basin and detailed spatial information is needed to understand the trade-offs between food production, economic development, and environmental impacts. Lar... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
Accessing the dry matter yield persistence in an alfalfa germplasm within Brazil through random regression models. Autoria: SANTOS, I. G.; PEIXOTO, M. A.; CRUZ, C. D.; FERREIRA, R. de P.; NASCIMENTO, M. Persistence plays a key role in alfalfa cultivation in tropical areas but is still a bottleneck for breeding programs. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
Estimativa da altura de árvores de eucalipto desbastado em sistema agrossilvipastoril com rede neural artificial. Autoria: MORAES NETO, S. P. de; PULROLNIK, K.; VILELA, L. Resumo: Uma abordagem alternativa para modelar relações hipsométricas envolve a aplicação de redes neurais artificiais (RNAs). O objetivo geral deste trabalho foi verificar a viabilidade da utilização... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2024
Comparando a eficiência de redes neurais convolutivas para detecção de frutos em pomares de laranja. Autoria: MOURA, G. B.; SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J.; TERNES, S. Este trabalho testa a eficiência da rede neural YOLOv8 para a detecção de objetos, com o propósito de obter uma estimativa de safra de laranjas mais precisa. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
Marker effects and heritability estimates using additive-dominance genomic architectures via artificial neural networks in Coffea canephora. Autoria: SOUSA, I. C. de; NASCIMENTO, M.; SANT’ANNA, I. de C.; CAIXETA, E. T.; AZEVEDO, C. F.; CRUZ, C. D.; SILVA, F. L. da; ALKIMIM, E. R.; NASCIMENTO, A. C. C.; SERÃO, N. V. L. Many methodologies are used to predict the genetic merit in animals and plants, but some of them require priori assumptions that may increase the complexity of the model. Artificial neural network (AN... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022
Compreensão de cenas em agricultura por redes neurais profundas. Autoria: DIAZ, M. G. B. D.; SANTOS, T. T. RESUMO - A compreensão de cenas tridimensionais na agricultura é de interesse estratégico para a atividade, pois abre caminho para automatizar análises e processos produtivos no campo. Na última décad... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2020
Iboju: uma ferramenta de anotação de imagens para treinamento de detectores. Autoria: FERREIRA SOBRINHO, P. A.; SANTOS, T. T. RESUMO - A automação no contexto da agricultura é significativamente mais complexa do que em contextos urbanos e industriais. Devido à grande variabilidade das estruturas orgânicas, métodos cada vez m... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
Detecção de frutos por imagem com redes neurais convolutivas: um tutorial. Autoria: SANTOS, T. T. Neste breve tutorial, abordamos os principais passos envolvidos no treinamento de redes neurais artificiais para detecção de frutos, com exemplos em pomicultura e viticultura com código disponível, fa... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2024
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
A methodology for detection and localization of fruits in apples orchards from aerial images. Autoria: SANTOS, T. T.; GEBLER, L. Abstract. Computer vision methods based on convolutional neural networks (CNNs) have presented promising results on image-based fruit detection at ground-level for different crops. However, the integr... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021

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