Testando a rede neural YOLOv5 para detecção de frutos em pomares de laranja.

dc.contributorALAN FREITAS RIBEIRO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA.
dc.creatorRIBEIRO, A. F.
dc.creatorSOUZA, K. X. S. de
dc.creatorCAMARGO NETO, J.
dc.creatorTERNES, S.
dc.creatorYANO, I. H.
dc.date2022-09-05T17:22:14Z
dc.date2022-09-05T17:22:14Z
dc.date2022-09-05
dc.date2022
dc.date.accessioned2023-09-05T01:43:44Z
dc.date.available2023-09-05T01:43:44Z
dc.identifierIn: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 16., 2022, Campinas. Anais... Campinas: Instituto Agronômico, 2022.
dc.identifier978-65-88414-07-1
dc.identifierhttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1146123
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8632090
dc.descriptionEste 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.
dc.descriptionEvento online. CIIC 2022. Nº 22602.
dc.format11 p.
dc.languagePortugues
dc.languagept_BR
dc.rightsopenAccess
dc.subjectRedes neurais
dc.subjectVisão computacional
dc.subjectAprendizado de máquina
dc.subjectAprendizado profundo
dc.subjectRede yolov5
dc.subjectDetecção de objetos
dc.subjectMachine learning
dc.subjectDeep learning
dc.subjectYolov5 network
dc.subjectObject detection
dc.subjectOrange
dc.subjectNeural networks
dc.subjectComputer vision
dc.titleTestando a rede neural YOLOv5 para detecção de frutos em pomares de laranja.
dc.typeAnais e Proceedings de eventos


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