Visão computacional
Peso na Granja
Estimar peso a partir de uma fotografia.
6,5 kg de erro absoluto médio na validação
Participação no trabalho de visão computacional e coautoria do artigo
Métrica obtida na validação com o dataset público PigRGB-Weight. Não representa uma medição em todas as condições de campo.
A DECISÃO QUE IMPORTA
Distinguir avaliação e uso em campo
A validação permite avaliar o modelo no conjunto estudado. Sua interpretação precisa manter o contexto dos dados e as limitações, mesmo quando a aplicação já está integrada ao produto.
O desafio
Investigar como imagens RGB podem ser usadas para estimar o peso de suínos e apoiar o acompanhamento da operação.
O trabalho
Participei do trabalho de estimativa de peso com uma rede neural e transfer learning, integrado ao Peso na Granja, aplicativo de controle de baias, pesagem e dashboards.
O resultado
O modelo atingiu erro absoluto médio de 6,5 kg na validação com o dataset público PigRGB-Weight. A pesquisa foi publicada em coautoria na RECIMA21, volume 7, número 8, em agosto de 2026.
A métrica refere-se ao conjunto de validação, não a uma medição de desempenho em todas as condições de campo. O código do aplicativo é proprietário.
Explorar os detalhes técnicos
Regressão de peso a partir de imagens RGB com ResNet18 e transfer learning. Publicação: “Estimativa de peso de suínos a partir de imagens RGB utilizando redes neurais convolucionais e o dataset PigRGB-Weight”. DOI: 10.47820/recima21.v7i8.8496.