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

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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.accessioned2026-07-07T04:17:08Z
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.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.urihttp://hdl.handle.net/123456789/456402
dc.languagepor
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.typeArtigo em anais e proceedings

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