Classificação de espécies de árvores em imagens de cenário urbano usando Redes Neurais Convolucionais com Triplet Loss - Belfort, Filipe Correia; Silva, Aristófanes Corrêa; Paiva, Anselmo Cardoso de; Santos, Davi Viana dos; Santos, Levi Carvalho dos; Freitas Filho, Mario Pinto; Araujo, Patrick Camara; Castro, Laura Giovanna Freitas; Sousa, Luan Felipe Araujo (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH), 2026)
A catalogação de espécies arbóreas é fundamental para a conservação da biodiversidade e o planejamento urbano, porém métodos presenciais possuem alto custo e alcance limitado. Buscando mitigar essas barreiras, o presente trabalho investiga o uso de Deep Learning para classificação de 14 espécies de árvores em imagens de contexto urbano via aprendizado de similaridade com Triplet loss e módulos de atenção. Os resultados demonstram que métodos de similaridade podem obter maior precisão com menos dados e custo computacional, destacando-se a rede EfficientNet-B5 com Triplet Loss, que alcançou F1-score médio de 0,881 e maior robustez em classes desafiadoras e com poucas amostras, como Holocalyx balansae e Ligustrum lucidum.