Sugarcane planting failure classfication through deep learning approach in drone imagery.
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 objetos de interesse, procedimento necessário para treinamento da rede.
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Main Authors: | LIMA, J. P. N. de, YANO, I. H., SPERANZA, E. A., BARBOSA, L. A. F., CANÇADO, G. M. de A. |
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Other Authors: | JOÃO PEDRO NASCIMENTO DE LIMA, ANHANGUERA EDUCACIONAL; INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA; EDUARDO ANTONIO SPERANZA, CNPTIA; LUIZ ANTONIO FALAGUASTA BARBOSA, CNPTIA; GERALDO MAGELA DE ALMEIDA CANCADO, CNPTIA. |
Format: | Anais e Proceedings de eventos biblioteca |
Language: | Portugues pt_BR |
Published: |
In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA AGRICULTURA DIGITAL, 1., 2022, Campinas. Resumos... Campinas: Embrapa Agricultura Digital, 2022.
2023-01-25
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Subjects: | Aprendizado de máquina, Identificação de objetos, ImageJ, Mapeamento, YOLOv5, Machine learning, Mapping, Object identification, Cana de Açúcar, Sugarcane, |
Online Access: | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1151227 |
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