Um estudo comparativo de redes convolucionais profundas para detecção de insetos em imagens.

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dc.contributorJESSICA REGINA DI DOMENICO, Instituto Federal de Educac¸ao, Ci ˜ encia e ˆ Tecnologia Sul-rio-grandense (IFSul) Passo Fundo, RS, Brasil Email: jessicadomenico.pf016@academico.ifsul.edu.br
dc.contributorDOUGLAS LAU, CNPT
dc.contributorDANIEL DELFINI RIBEIRO, Instituto Federal de Educac¸ao, Ci ˜ encia e ˆ Tecnologia Sul-rio-grandense (IFSul) Passo Fundo, RS, Brasil Email: danielribeiro@ifsul.edu.br
dc.contributorRAFAEL RIEDER, Universidade de Passo Fundo (UPF) Passo Fundo, RS, Brasil Email: rieder@upf.br
dc.contributorTELMO DE CESARO JUNIOR, Instituto Federal de Educac¸ao, Ciência e Tecnologia Sul-rio-grandense (IFSul) Passo Fundo, RS, Brasil Email: telmojunior@ifsul.edu.br.
dc.creatorDI DOMENICO, J. R.
dc.creatorLAU, D.
dc.creatorRIBEIRO, D. D.
dc.creatorRIEDER, R.
dc.creatorCESARO JUNIOR, T. de
dc.date2021-10-26T19:00:38Z
dc.date2021-10-26T19:00:38Z
dc.date2021-10-26
dc.date2021
dc.date.accessioned2026-07-07T11:30:26Z
dc.descriptionEsse trabalho apresenta um estudo comparativo entre dois modelos de redes convolucionais profundas em tarefas de identificação e contagem de insetos em imagens digitais, considerando afídeos (Hemiptera: Aphididae) e parasitoides (Hymenoptera: Aphelinidae e Braconidae, Aphidiinae). Nesse estudo de caso, cada imagem pode conter centenas de espécimes, detritos, sobreposições e outros insetos com morfologia semelhante, o que ? dificulta o processo de detecção. Nesse sentido, comparou-se os resultados obtidos pelo sistema InsectCV, baseado em Mask RCNN, em termos de tempo de treinamento, inferencia e precisão, com um novo modelo, treinado com a rede DarkNet. Com a utilização de imagens em tons de cinza, com menor dimensão, processamento via GPU e uma rede convolucional de um estagio, e possível a redução do custo computacional e elevação da precisão na tarefa de detecção de objetos. Com base em 580 ? imagens utilizadas para a validação do modelo proposto foi possível obter a precisão média de 79,9%.
dc.identifierIn: CONFERENCES ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGENS, 2021. Anais... Porto Alegre, RS: UFRGS, 18 a 22 out. 2021.
dc.identifierhttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1135583
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/510287
dc.languagepor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectParasitoides
dc.subjectAphidiinae
dc.subjectInseto
dc.subjectAfídeo
dc.subjectHemíptera
dc.subjectAphididae
dc.subjectAphelinidae
dc.subjectBraconidae
dc.subjectHymenoptera
dc.titleUm estudo comparativo de redes convolucionais profundas para detecção de insetos em imagens.
dc.typeArtigo em anais e proceedings

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