Comparative Analysis of Deep Learning Architectures for Classifying Soy Seeds - Marques, Vinicius Godoy; Ribas, Lucas Correia; Ranieri, Caetano Mazzoni (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2025: Anais do XXII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2025)
A qualidade das sementes de soja desempenha um papel crucial na produtividade agrícola. Estudos têm aplicado técnicas de aprendizado profundo para automatizar a classificação de sementes. No entanto, essas abordagens focam em classificações binárias ou não comparam múltiplas arquiteturas para a classificação multiclasse. Este trabalho propõe uma comparação de modelos para classificar sementes de soja em cinco categorias. A metodologia envolve a avaliação de diferentes modelos utilizando o conjunto de dados Soybean Seeds, seguido do ajuste fino do modelo com melhor desempenho. Os resultados mostram que o modelo InceptionV3 alcançou a maior acurácia, melhorando de 76,68% com aprendizado por transferência para 86% após ajuste fino.