Effectiveness of different backbones for the DeepLabV3+ network applied to semantic segmentation of agricultural crops with limited image data - Pereira, Gabriel F. D.; Coletta, Luiz F. S.; Rossi, André L. D. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2025)
Este estudo investigou o desempenho da ResNet-50, ConvNeXt e Vision Transformer (ViT) para a rede DeepLabV3+, aplicados à segmentação semântica de imagens de plantações agrícolas de milho com ervas daninhas utilizando um conjunto reduzido de 58 imagens. Para mitigar a escassez de dados, empregou-se técnicas como aumento de dados e a combinação de duas funções de perda. Os modelos foram avaliados em termos de acurácia e mIoU. A ResNet-50 obteve o maior mIoU geral no conjunto de teste (0,7255), mas o ViT mostrou-se superior na identificação da erva daninha, destacando seu potencial para capturar detalhes minuciosos. Este artigo contribui para otimizar a identificação de ervas daninhas e reduzir o uso de agrotóxicos.