Deep Learning-Based Transfer Learning for Classification of Cassava Disease - Costa Junior, Ademir G.; da Silva, Fábio S.; Rios, Ricardo (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2024: Anais do XXI Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2024)
Esse artigo apresenta um comparativo de desempenho entre quatro arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais (EfficientNet-B3, InceptionV3, ResNet50 e VGG16) na classificação de imagens de patologias da mandioca. As imagens foram obtidas de um conjunto de dados desbalanceado de uma competição. Foram utilizadas métricas adequadas para lidar com o desbalanceamento entre classes do conjunto. Os resultados indicam que a EfficientNet-B3 alcançou nessa tarefa acurácia de 87,7%, precisao de 87,8%, revocação de 87,8% e F1-Score de 87,7%. Isso sugere que o EfficientNet-B3 pode ser uma ferramenta valiosa de apoio para Agricultura Digital.