Comparação de desempenho entre Random Forest e MobileNetV2 para classificação de imagens de folhas de café - Miranda, Emanuel Aurelio Ferreira de; Veloso e Silva, Romuere Rodrigues; Silva Júnior, Humberto José da; Santana, Vitor José Ferreira dos Santos de (Anais do Encontro Unificado de Computação do Piauí (ENUCOMPI), 2023)
Este artigo apresenta um estudo de classificação de imagens de folhas de café em saudáveis e não saudáveis, empregando o conjunto de imagens RoCoLe e duas técnicas distintas: Random Forest e MobileNetV2. As características das imagens foram extraídas para o treinamento de um classificador Random Forest. Em seguida, uma comparação com o modelo MobileNetV2 foi realizada, revelando que este último obteve uma acurácia superior. Esses resultados ressaltam a promissora aplicação de técnicas de aprendizado de máquina em ambientes externos e evidenciam a importância de escolher a técnica mais adequada com base no conjunto de dados e nos objetivos específicos da aplicação.