Fish oocyte morphology detection using neural networks: a comparison of YOLO architectures: Uma comparação de arquiteturas YOLO - Ketley Fernandes Cruz, Yanna Leidy; Carvalho Santana, Ewaldo Eder; Araujo Nascimento, Isa Rosete; Maciel Silva, Antonio Fhillipi; Fortes Carvalho Neta, Raimunda Nonata; de Souza Torres-Junior, José Ribamar (Revista Ciência Agronômica, 2024)
O reconhecimento dos ovócitos, em seus estágios maturacionais, permite estimar o desenvolvimento ovariano e o tipo de desova de uma espécie. Porém, distinguir ovócitos em imagens histológicas requerem uma interpretação visual e subjetiva por parte do especialista. Com o desenvolvimento de técnicas de aprendizagem profunda, a detecção automática de objetos tornou-se um mecanismo importante para esta tarefa. No entanto, até o momento, estudos que utilizam técnicas de aprendizagem profunda não foram amplamente explorados para a análise de ovócitos de peixes. Neste artigo, propomos o uso de YOLO, uma família de redes neurais convolucionais, para detecção morfológica ovocitária do peixe Centropomus undecimalis. A pesquisa utilizou uma base de imagens, contendo 5.680 ovócitos, divididas em treinamento, teste e validação. Para a etapa de detecção, as arquiteturas YOLOv3, YOLOv4 e YOLOv5 foram utilizadas. Os resultados obtidos foram promissores, destacando que o modelo YOLOv5l, na detecção de ovócitos da classe VF, alcançou os melhores valores nas métricas precision, recall, mAP@0,5 e mAP@0,95, com 85,4%, 95,3%, 95,7% e 75,9%, respectivamente. Ao considerar todas as classes, o YOLOv5l foi o modelo que obteve os melhores resultados nas métricas analisadas.