Reconhecimento de padrões de produtividade de milho com a abordagem few-shot learning

  • Gabriel Tonon Cimatti UEPG
  • Alaine Margarete Guimarães UEPG
  • Eduardo Fávero Caires UEPG
  • Gabriel Passos de Jesus UEPG

Resumo


A estimativa de produtividade é importante para agricultura, sendo que técnicas de aprendizado de máquina (AM) têm contribuído para que a mesma possa ocorrer de uma forma mais rápida e eficiente. Considerando a dificuldade de aquisição de dados agrícolas em grande escala, métodos de few-shot learning (FSL) se mostram como alternativa. O objetivo foi avaliar o uso de diferentes métodos de composição de imagem obtidas por Aeronave Remotamente Pilotada, associados ou não à altura da planta, para a classificação de produtividade do milho, utilizando técnicas de AM tradicionais e baseadas em FSL. Os resultados com FSL mostraram que o modelo com rede siamesa pode ser viável sem usar a altura média da planta.

Referências

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Publicado
08/11/2023
CIMATTI, Gabriel Tonon; GUIMARÃES, Alaine Margarete; CAIRES, Eduardo Fávero; JESUS, Gabriel Passos de. Reconhecimento de padrões de produtividade de milho com a abordagem few-shot learning. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA (SBIAGRO), 14. , 2023, Natal/RN. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 432-437. ISSN 2177-9724. DOI: https://doi.org/10.5753/sbiagro.2023.26590.