Visão Computacional na Agricultura de Precisão: Uma Análise Comparativa de Arquiteturas CNN no Diagnóstico de Doenças Foliares do Milho - Ribeiro, Jhonatas Gomes; Reis, Igor Bezerra (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS); 2025: Anais da I Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região SulDO - 10.5753/eramiars.2025.16735, 2025)
O milho é um pilar do agronegócio brasileiro, mas sua produção é ameaçada por doenças foliares que demandam diagnóstico rápido e preciso. Como solução, este artigo apresenta uma análise comparativa de quatro arquiteturas de Visão Computacional (InceptionV3, ResNet50, ResNet152 e DenseNet201) aplicadas à classificação dessas doenças, com foco na realidade da região do MATOPIBA. O objetivo é avaliar a performance e a eficiência de cada modelo para subsidiar o desenvolvimento de uma ferramenta de detecção precoce eficaz, capaz de reduzir custos, promover a sustentabilidade e aumentar a rentabilidade para os produtores, em linha com o Plano de Soberania Digital do Brasil.