|
|
|
Registros recuperados: 238 | |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
|
BARBEDO, J. G. A.; KOENIGKAN, L. V.; HALFELD-VIEIRA, B. de A.; COSTA, R. V. da; NECHET, K. de L.; GODOY, C. V.; LOBO JUNIOR, M.; PATRÍCIO, F. R. A.; TALAMINI, V.; CHITARRA, L. G.; OLIVEIRA, S. A. S. de; ISHIDA, A. K. N.; FERNANDES, J. M. C.; SANTOS, T. T.; CAVALCANTI, F. R.; TERAO, D.; ANGELOTTI, F.. |
Over the last few years, considerable effort has been spent by Embrapa in the construction of a plant disease database representative enough for the development of effective methods for automatic plant disease detection and recognition. In October of 2016, this database, called PDDB, had 2326 images of 171 diseases and other disorders affecting 21 plant species. PDDB size, although considerable, is not enough to allow the use of powerful techniques such as deep learning. In order to increase its size, each image was subdivided according to certain criteria, increasing the number of images to 46,513. Both the original (PDDB) and subdivided (XDB)databases are now being made freely available for academic research purposes, thus supporting new studies and... |
Tipo: Artigo de periódico |
Palavras-chave: Patologia vegetal; Banco de dados; Aprendizagem profunda; Processamento de imagem; Deep learning; Doença de Planta; Plant pathology; Plant diseases and disorders; Databases; Image analysis. |
Ano: 2018 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1094883 |
| |
|
|
BARBEDO, J. G. A.; KOENIGKAN, L. V.; HALFELD-VIEIRA, B. de A.; COSTA, R. V. da; NECHET, K. de L.; GODOY, C. V.; LOBO JUNIOR, M.; PATRÍCIO, F. R. A.; TALAMINI, V.; CHITARRA, L. G.; OLIVEIRA, S. A. S. de; ISHIDA, A. K. N.; FERNANDES, J. M. C.; SANTOS, T. T.; CAVALCANTI, F. R.; TERAO, D.; ANGELOTTI, F.. |
Over the last few years, considerable effort has been spent by Embrapa in the construction of a plant disease database representative enough for the development of effective methods for automatic plant disease detection and recognition. In October of 2016, this database, called PDDB, had 2326 images of 171 diseases and other disorders affecting 21 plant species. PDDB size, although considerable, is not enough to allow the use of powerful techniques such as deep learning. In order to increase its size, each image was subdivided according to certain criteria, increasing the number of images to 46,513. Both the original (PDDB) and subdivided (XDB)databases are now being made freely available for academic research purposes, thus supporting new studies and... |
Tipo: Artigo de periódico |
Palavras-chave: Patologia vegetal; Banco de dados; Aprendizagem profunda; Imagem em processamento; Doença de Planta; Plant pathology; Plant diseases and disorders; Databases. |
Ano: 2018 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1097219 |
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
|
FERREIRA, L. U.; SOUZA, T. L. P. O. de; LOBO JUNIOR, M.; PEREIRA, H. S.; MELO, L. C.; FARIA, L. C. de; WENDLAND, A.; RIBEIRO, V. A.; MELO, P. G. S.. |
O objetivo deste trabalho foi avaliar diferentes métodos de inoculação de Sclerotinia sclerotiorum em feijoeiro comum, bem como avaliar a reação de cultivares carioca quanto à reação ao mofo branco. Os ensaios foram conduzidos em delineamento inteiramente ao acaso, com quatro repetições, para cada método de inoculação. |
Tipo: Parte de livro |
Palavras-chave: Feijão; Phaseolus vulgaris; Inoculação artificial; Mofo branco; Melhoramento genético vegetal. |
Ano: 2013 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/984006 |
| |
Registros recuperados: 238 | |
|
|
|