Classificação de Culturas de Batata Usando Deep Learning Avançado com Mixup

Uma Abordagem para Aumentar a Precisão na Identificação de Variedades de Batata em Imagens Agrícolas

Resumo

Este trabalho explora a aplicação de técnicas avançadas de aprendizado profundo para a classificação de variedades de batata, um tubérculo amplamente consumido. Utilizando 1.200 imagens de batatas, o estudo implementou uma rede neural convolucional (CNN) com o método Mixup, que combina exemplos de treinamento para melhorar a generalização do modelo. O modelo alcançou uma precisão média de 99,75% no conjunto de testes, com 100% de acurácia em uma das validações. O artigo discute a importância de abordagens de aumento de dados e a eficácia do Mixup em evitar a memorização de amostras, além de destacar a relevância do aprendizado profundo na agricultura inteligente. Os resultados demonstram a viabilidade desta metodologia, que pode ser aplicada na classificação automática de diversas variedades de batata, contribuindo para práticas agrícolas mais sustentáveis e lucrativas. Os dados e experimentos estão disponíveis publicamente em um repositório no GitHub para validação e replicação.