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Classification of corn productivity using the few-shot learning approach (Atena Editora)
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/742465
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor.author | CIMATTI, GABRIEL TONON | - |
| Autor(es): dc.contributor.author | GUIMARÃES, ALAINE MARGARETE | - |
| Autor(es): dc.contributor.author | CAIRES, EDUARDO FÁVERO | - |
| Autor(es): dc.contributor.author | JESUS, GABRIEL PASSOS DE | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-02-26T06:20:28Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-02-26T06:20:28Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-02-23 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/742465 | - |
| Resumo: dc.description.abstract | Estimating productivity is important for agriculture, and machine learning (ML) techniques have contributed to making it happen more quickly and efficiently. Considering the difficulty of acquiring agricultural data on a large scale, few-shot learning (FSL) methods are an alternative. The objective was to evaluate the use of different image composition methods obtained by Remotely Piloted Aircraft, associated or not with plant height, for classifying corn productivity, using traditional and FSL-based AM techniques. The results with FSL showed that the Siamese network model can be viable without using the average plant height. | pt_BR |
| Idioma: dc.language.iso | en | pt_BR |
| Palavras-chave: dc.subject | productivity | pt_BR |
| Título: dc.title | Classification of corn productivity using the few-shot learning approach (Atena Editora) | pt_BR |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | pt_BR |
| Aparece nas coleções: | Livros digitais | |
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