YOLO performance analysis for real-time detection of soybean pests.

YOLO performance analysis for real-time detection of soybean pests.

In this work, we evaluated the You Only Look Once (YOLO) architecture for real-time detection of soybean pests.

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Main Authors: TETILA, E. C., SILVEIRA, F. A. G. da, COSTA, A. B. da, AMORIM, W. P., ASTOLFI, G., PISTORI, H., BARBEDO, J. G. A.
Other Authors: EVERTON CASTELÃO TETILA, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS; FÁBIO AMARAL GODOY DA SILVEIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS; ANDERSON BESSA DA COSTA, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS; WILLIAN PARAGUASSU AMORIM, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS; GILBERTO ASTOLFI, INSTITUTO FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; HEMERSON PISTORI, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL, UNIVERSIDADE CATÓLICA DOM BOSCO; JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA.
Format: Artigo de periódico biblioteca
Language:Ingles
English
Published: 2024-02-05
Subjects:Aprendizado profundo, Detecção de objeto, Pragas da soja, Deep learning, Object detection, Soybean pests, Agricultura de Precisão, Glycine Max, Precision agriculture,
Online Access:http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1161634
https://doi.org/10.1016/j.atech.2024.100405
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Summary:In this work, we evaluated the You Only Look Once (YOLO) architecture for real-time detection of soybean pests.

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