Testando a rede neural YOLOv5 para detecção de frutos em pomares de laranja.
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 digitais, em especial, a utilização da rede neural YOLOv5.
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2022-09-05
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| Subjects: | Redes neurais, Visão computacional, Aprendizado de máquina, Aprendizado profundo, Rede yolov5, Detecção de objetos, Machine learning, Deep learning, Yolov5 network, Object detection, Orange, Neural networks, Computer vision, |
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dig-alice-doc-11461232022-09-05T17:22:22Z Testando a rede neural YOLOv5 para detecção de frutos em pomares de laranja. RIBEIRO, A. F. SOUZA, K. X. S. de CAMARGO NETO, J. TERNES, S. YANO, I. H. ALAN FREITAS RIBEIRO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA. Redes neurais Visão computacional Aprendizado de máquina Aprendizado profundo Rede yolov5 Detecção de objetos Machine learning Deep learning Yolov5 network Object detection Orange Neural networks Computer vision 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 digitais, em especial, a utilização da rede neural YOLOv5. Evento online. CIIC 2022. Nº 22602. 2022-09-05T17:22:14Z 2022-09-05T17:22:14Z 2022-09-05 2022 Anais e Proceedings de eventos In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 16., 2022, Campinas. Anais... Campinas: Instituto Agronômico, 2022. 978-65-88414-07-1 http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1146123 Portugues pt_BR openAccess 11 p. |
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