Impacto da Função de Perda no Desempenho de Modelos U-Net para Detecção da Mosca Minadora em Meloeiro

Vol 57, 2025 - 341099
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Resumo

O Brasil está entre os maiores exportadores de melão do mundo, o que impulsiona a busca por tecnologias que contribuam para melhoria da qualidade e da produtividade desse fruto. Nesse contexto, este trabalho propõe a análise de funções de perda mais eficazes para um modelo de segmentação semântica, capaz de detectar e delimitar regiões afetadas por infestações, com foco na mosca minadora, uma praga recorrente na cultura do meloeiro. Para isso, foi desenvolvido um conjunto de dados inédito com imagens obtidas em condições reais de cultivo. Foram avaliadas funções de perda baseadas em pixel e baseadas em região, utilizando uma arquitetura U-Net. Os resultados indicaram melhor desempenho das funções baseadas em região, com destaque para a Log-Cosh Dice Loss, que alcançou aproximadamente 69% de F1-score e 53% de IoU. O modelo apresenta resultados satisfatórios e potencial de generalização, podendo ser estendido a outras doenças em culturas agrícolas.

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Instituições
  • 1 Universidade Federal do Rio Grande do Norte
  • 2 Universidade Federal Rural do Semiárido
Eixo Temático
  • SIM – Simulação
Palavras-chave
Redes Neurais Convolucionais
U-Net
Melão Amarelo
Mosca Minadora