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: Anais do XVI Encontro Unificado de Computação do PiauíDO - 10.5753/enucompi.2023.26612, 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.