UM MODELO BASEADO EM TRANSFERÊNCIA DE APRENDIZADO PROFUNDO PARA DETECÇÃO DO MAL-DO-PANAMÁ - de Oliveira, Lucas Ledo; Nogueira, Tiago do Carmo; Carvalho, Caio Henrique Rodrigues; Santana, Danyele de Oliveira; Silva, Luciano Mesquita; Batista, Welison de Brito dos Santos; Ullmann, Matheus Rudolfo Diedrich (Revista de Geopolítica, 2025)
Abordagens de aprendizado profundo são aplicáveis ao processo produtivo da banana (Musa spp.). A fitopatologia mal-do-Panamá pode causar perdas de até 100% na cultura. Como mecanismo de detecção, técnicas de extração de características em imagens podem ser aplicadas pela Transferência de Aprendizado Profundo (DTL). Este trabalho visa aplicar e avaliar um algoritmo DTL capaz de classificar tal doença a partir de 102 imagens de folhas da bananeira doentes e 264 sadias. Foram testados seis modelos neurais pré-treinados do estado da arte e avaliados com base em: acurácia (ACC), f1-score (F1), área sob a curva (AUC) e erro médio quadrático (MSE). Todos obtiveram acurácia acima de 98%. A detecção ágil deve auxiliar o bananicultor à tomada de decisão hábil.