Análise comparativa de algoritmos de aprendizagem profunda na classificação de hortaliças - Andrade, Eduardo L. de; Lima, Danielli A.; Souza, Jefferson Rodrigo de; Nomura, Shigueo (Anais da Escola Regional de Informática do Triângulo Mineiro (ERI-TM); 2026: Anais da I Escola Regional de Informática do Triângulo MineiroDO - 10.5753/eritm.2026.27402, 2026)
Este trabalho apresenta uma análise comparativa do desempenho de quatro arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais (CNNs) na classificação binária de tomates de mesa, sendo elas: InceptionV3, ResNet-50, Xception e MobileNetV3 Large. Para fins do estudo, foram utilizados três conjuntos diferentes de dados, incluindo imagens coletadas em ambiente controlado e coletas em ambiente real industrial. Os modelos foram treinados via transfer-learning e avaliados quanto à acurácia, indicado o potencial das CNNs para aplicação industrial em unidades de beneficiamento.