Detecção de laranjas usando single-shot multibox detector com arquitetura mobilenet

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Santos, Mateus Chiqueto dos, 1999-
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Aprendizado de máquina
Inteligência computacional
Visão por computador
Redes neurais convolucionais
Machine learning
Computer vision
Computation intelligence
Convolutional neural networks
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/22512
Resumo: Orientador: Marcos Eduardo Ribeiro do Valle Mesquita
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spelling Detecção de laranjas usando single-shot multibox detector com arquitetura mobilenetOrange detection using single-shot multibox detector with mobilenet architectureAprendizado de máquinaInteligência computacionalVisão por computadorRedes neurais convolucionaisMachine learningComputer visionComputation intelligenceConvolutional neural networksOrientador: Marcos Eduardo Ribeiro do Valle MesquitaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Instituto de Matemática Estatística e Computação CientíficaResumo: A detecção de frutos em imagens desempenha um papel essencial em várias aplicações, como agricultura de precisão, classificação de produtos e controle de qualidade. Nesse contexto, ferramentas de aprendizado de máquina, incluindo as redes neurais profundas, apresentam excelente desempenho e representam o estado-da-arte em problemas de classificação e detecção de objetos em imagens. Este estudo explora a aplicação de redes profundas para a tarefa de detecção de frutos em imagens. O foco está na utilização das redes neurais convolucionais (CNN, do inglês: convolutional neural network) devido à sua capacidade de aprendizado de características complexas, tornando-as adequadas para identificar e localizar frutos em diversas condições de iluminação e fundos variados. O objetivo deste trabalho é descrever a rede SSDlite e avaliar seu desempenho para detecção de laranjas ainda nas laranjeiras. A SSDlite é um detector de objetos da classe SSD (do inglês, single shot multibox detector) que tem como base uma rede convolucional leve concebida para aplicações de visão computacional em dispositivos móveis chamada MobileNet. Os experimentos computacionais indicaram que a rede SSDLite teve um bom desempenho na detecção de frutos. Além disso, a SSDlite apresentou desempenho melhor que a rede SSD original baseada na arquitetura VGG; porém, utilizando um número muito menor de parâmetrosAbstract: Accurate fruit detection in images plays an essential role in various applications, such as precision agriculture, product sorting, and quality control. In this context, machine learning tools, including deep neural networks, present excellent performance and represent state-of-the-art problems in classifying and detecting image objects. This study explores the application of deep networks to fruit detection in images. The focus is on using convolutional neural networks (CNN) due to their ability to learn complex features, making them suitable for identifying and locating fruits in different lighting conditions and varied backgrounds. The objective of this work is to describe the SSDlite network and evaluate its performance in detecting oranges on orange trees. The SSDlite is an object detector from the class SSD (single shot multibox detector) based on a lightweight convolutional network designed for computer vision applications on mobile devices called MobileNet. The computational experiments indicated that the SSDLite network performed well in fruit detection. Furthermore, SSDlite presented better performance than the original SSD network based on the VGG architecture; however, it used a much smaller number of parametersAbertoMestradoMatemáticaMestre em Matemática AplicadaCAPES001[s.n.]Mesquita, Marcos Eduardo Ribeiro do Valle, 1979-Florindo, João BatistaSouza, Kleber Xavier Sampaio deUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaPrograma de Pós-Graduação em Matemática AplicadaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSantos, Mateus Chiqueto dos, 1999-20242024-06-27T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (73 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/22512SANTOS, Mateus Chiqueto dos. Detecção de laranjas usando single-shot multibox detector com arquitetura mobilenet. 2024. 1 recurso online (73 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: 20.500.12733/22512. Acesso em: 29 set. 2025.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1404302https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1404302Cover: https://repositorio.unicamp.br/capa/capa?codigo=1404302Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2025-08-20T14:02:56Zoai::1404302Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2025-08-20T14:02:56Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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