Iboju: uma ferramenta de anotação de imagens para treinamento de detectores.
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 mais complexos e rebuscados são necessários para um bom reconhecimento de padrões e detecção de imagens, tão necessários para a automação de processos produtivos de atividades ligadas à agropecuária. Contudo, devido à natureza das imagens naturais, existem poucas ferramentas capazes de anotá-las da forma desejada. Neste trabalho, desenvolvemos a Iboju, uma ferramenta de segmentação em imagem natural capaz de anotar, rápida e eficientemente, em imagens capturadas de ambientes naturais ligados à agropecuária, gerando caixas delimitadoras e máscaras do objeto desejado. Para isso, foram usadas técnicas de Deep Learning com redes neurais convolutivas aliadas a algoritmos de segmentação de macropixels. A ideia principal da Iboju é que a Rede Neural gere uma anotação que seria corrigida e aprimorada interativamente pelo usuário através de algoritmos de segmentação. Ao compararmos o uso da Iboju a outras ferramentas de anotação, é notável a maior rapidez e exatidão, sendo possível a criação de bases de dados cada vez maiores que poderão ser usadas para melhorar o desempenho de redes neurais de detecção de imagens. A Iboju alimentaria treinamentos de redes que poderão ser usadas dentro dela. A partir da Iboju, é possível a construção de bases de dados cada vez maiores, que poderão ser usadas para alimentar algoritmos de automação de processos que dependem de detecção, como coleta de frutos e contagem de gado.
| Main Authors: | , |
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| Other Authors: | |
| Format: | Anais e Proceedings de eventos biblioteca |
| Language: | Portugues pt_BR |
| Published: |
2021-10-07
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| Subjects: | Segmentação, Aprendizagem profunda, Anotação de imagens, Agropecuária, Rede neural, Aprendizado de máquina, Deep learning, Segmentation, Image annotation, Neural networks, |
| Online Access: | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1135134 |
| Tags: |
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