Defesa de Proposta de Dissertação: Tiago Mesquita de Oliveira
Data da publicação: 6 de novembro de 2025 Categoria: Notícias, Proposta de Dissertação
Título:Influência da Quantização de Redes Neurais Convolucionais na
Classificação de Imagens de Abelhas Portadoras de Pólen
Data: 07/11/2025
Horário: 14h
Local: Remoto (https://meet.google.com/idu-ajbb-ijd)
Resumo:
O reconhecimento de abelhas portadoras de pólen pode fornecer informações importantes sobre as condições de funcionamento das colmeias. Pode indicar também a intensidade da atividade de polinização, a qual é um aspecto fundamental para muitas espécies de plantas e de grande interesse comercial para a agricultura. Neste contexto, sistemas embarcados são comumente utilizados no processo de aquisição e processamento de imagens de abelhas nas entradas das colmeias. Todavia, esses sistemas, em geral, possuem restrições quanto à capacidade computacional e ao espaço de armazenamento. Neste trabalho, analisamos o desempenho de quatorze modelos de redes neurais convolucionais profundas na solução do problema de classificação de abelhas portadoras e não portadoras de pólen a partir de imagens. Analisamos também como o processo de quantização influi nesses resultados. A quantização permite diminuir o tempo de inferência e o tamanho dos modelos devido ao fato de realizar cálculos e armazenar os números em uma estrutura de menor precisão, o que pode ser vantajoso em contextos baseados na utilização de sistemas embarcados. Os resultados experimentais apontam que é possível reduzir o tempo de inferência e/ou o tamanho do modelo sem diminuir o desempenho das medidas de acurácia, precisão, revocação, f1-score e taxa de falso positivo. O melhor resultado foi obtido pela rede alexnet quantizada para int8, reduzindo o tempo de inferência e o tamanho do modelo em, respectivamente, 45.63% e 71.73%.
Banca examinadora:
Prof. Dr. José Maria da Silva Monteiro Filho (MDCC/UFC) – Orientador
Prof. Dr. José Wellington Franco da Silva (UFC) – Coorientador
Prof. Dr. João Paulo do Vale Madeiro (MDCC/UFC)
Prof. Dr. Renato William Rodrigues de Souza (IFCE)
