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APLICAÇOES DE REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS NA CLASSIFICAÇAO DE AMOSTRAS DE…

- - - - • Forma de medir o CRA da musculatura suína.
        
        Método compressão em papeis de filtro
        
         Consiste em remover uma pequena amostra de carne (0,3g),
        
         Pressionar essa amostra em um papel de filtro por meios de pesos.
        
         Após cinco minutos a amostra é removida do papel e é marcada a posição da amostra no papel filtro.
        
         Após gerar as marcações no filtro de papel, normalmente é necessário um profissional analisar as amostras.
        
        CONCLUSÃO
        
         A utilização de redes neurais convolucionais para a segmentação da área externa e interna de fotos de amostras da capacidade de retenção de água de carne suína
        
         A solução demostrou ótimos resultados, mesmo sem a utilização de data augmentation ou a necessidade de placa de vídeos com mais de 4GB de memória.
        
         Por meio dessa solução é possível inserir a imagem na rede sem a necessidade de pre-processamento além da redução do tamanho da imagem. Demostramos uma solução escalável que se beneficia com o aumento do dateset, mas mesmo com um dataset reduzido apresentou bons resultados
- - - - • A utilização de redes neurais convolucionais é uma solução para estimar e analisar a capacidade de retenção de água das amostras de carne.
- - - - • Funções de ativação – Funções Sigmoide e ReLU.
  - - - É parecidade com a função identidade se diferenciam pois para dados menores ou iguais a zero o resultado é sempre zero. Apesar de simples, são bastante utilizadas como função de ativação pois é uma função não linear e sua derivada é estável.
- - - - Camada totalmente conectada: com objetivo de calcular o resultado final da classificação.
- - - - Ativação sigmoide: é ideal para a realização da segmentação binária, podendo criar uma rede que é especializada em segmentar a área externa da amostra e outra rede especializada em segmentar a área interna da amostra.
      - Ativação softmax: Com essa função a última camada pode ter n filtros. Com isso, pode construir a última camada com 3 filtros: uma camada representando o fundo, outra a área externa e área interna.
- - - -  Após a secagem do papel, essas imagens foram fotografadas com um smartphone. Esse processo foi realizado em diferentes smartphones e por diferentes pessoas, resultando em imagens com diferentes orientações e condições ambientais (como iluminação e contraste);