Faster and Accurate Compressed Video Action Recognition Straight from the Frequency Domain

Human action recognition has become one of the most active field of research in computer vision due to its wide range of applications, like surveillance, medical, industrial environments, smart homes, among others. Recently, deep learning has been successfully used to learn powerful and interpretable features for recognizing human actions in videos. Most of the existing deep learning approaches have been designed for processing video information as RGB image sequences. For this reason, a preliminary decoding process is required, since video data are often stored in a compressed format. However, a high computational load and memory usage is demanded for decoding a video. To overcome this problem, we propose a deep neural network capable of learning straight from compressed video. Our approach was evaluated on two public benchmarks, the UCF-101 and HMDB-51 datasets, demonstrating comparable recognition performance to the state-of-the-art methods, with the advantage of running up to 2 times faster in terms of inference speed

How Far Can We Get with Neural Networks Straight from JPEG?

Convolutional neural networks (CNNs) have achieved astonishing advances over the past decade, defining state-of-the-art in several computer vision tasks. CNNs are capable of learning robust representations of the data directly from the RGB pixels. However, most image data are usually available in compressed format, from which the JPEG is the most widely used due to transmission and storage purposes demanding a preliminary decoding process that have a high computational load and memory usage. For this reason, deep learning methods capable of leaning directly from the compressed domain have been gaining attention in recent years. These methods adapt typical CNNs to work on the compressed domain, but the common architectural modifications lead to an increase in computational complexity and the number of parameters. In this paper, we investigate the usage of CNNs that are designed to work directly with the DCT coefficients available in JPEG compressed images, proposing a handcrafted and data-driven techniques for reducing the computational complexity and the number of parameters for these models in order to keep their computational cost similar to their RGB baselines. We make initial ablation studies on a subset of ImageNet in order to analyse the impact of different frequency ranges, image resolution, JPEG quality and classification task difficulty on the performance of the models. Then, we evaluate the models on the complete ImageNet dataset. Our results indicate that DCT models are capable of obtaining good performance, and that it is possible to reduce the computational complexity and the number of parameters from these models while retaining a similar classification accuracy through the use of our proposed techniques.Comment: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2012.1372

Budget-Aware Pruning for Multi-Domain Learning

Deep learning has achieved state-of-the-art performance on several computer vision tasks and domains. Nevertheless, it still has a high computational cost and demands a significant amount of parameters. Such requirements hinder the use in resource-limited environments and demand both software and hardware optimization. Another limitation is that deep models are usually specialized into a single domain or task, requiring them to learn and store new parameters for each new one. Multi-Domain Learning (MDL) attempts to solve this problem by learning a single model that is capable of performing well in multiple domains. Nevertheless, the models are usually larger than the baseline for a single domain. This work tackles both of these problems: our objective is to prune models capable of handling multiple domains according to a user defined budget, making them more computationally affordable while keeping a similar classification performance. We achieve this by encouraging all domains to use a similar subset of filters from the baseline model, up to the amount defined by the user's budget. Then, filters that are not used by any domain are pruned from the network. The proposed approach innovates by better adapting to resource-limited devices while, to our knowledge, being the only work that is capable of handling multiple domains at test time with fewer parameters and lower computational complexity than the baseline model for a single domain

Budget-Aware Pruning: Handling Multiple Domains with Less Parameters

Deep learning has achieved state-of-the-art performance on several computer vision tasks and domains. Nevertheless, it still has a high computational cost and demands a significant amount of parameters. Such requirements hinder the use in resource-limited environments and demand both software and hardware optimization. Another limitation is that deep models are usually specialized into a single domain or task, requiring them to learn and store new parameters for each new one. Multi-Domain Learning (MDL) attempts to solve this problem by learning a single model that is capable of performing well in multiple domains. Nevertheless, the models are usually larger than the baseline for a single domain. This work tackles both of these problems: our objective is to prune models capable of handling multiple domains according to a user-defined budget, making them more computationally affordable while keeping a similar classification performance. We achieve this by encouraging all domains to use a similar subset of filters from the baseline model, up to the amount defined by the user's budget. Then, filters that are not used by any domain are pruned from the network. The proposed approach innovates by better adapting to resource-limited devices while, to our knowledge, being the only work that handles multiple domains at test time with fewer parameters and lower computational complexity than the baseline model for a single domain.Comment: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2210.0810

Evaluation and depreciation analisys of the immobile market value in the city of CODÓ-MA.

Due to the heterogeneity of the real estate market and its peculiarities, it is not always possible to develop a single model that is totally faithful and representative of the market reality, thus, the Evaluation Engineering is increasingly developing, with the use of increasingly advanced processes in the determination of the value of the good, such as the application of statistical inference and the use of physical depreciation. This study aims to determine the value of a property in the city of Codó-MA, using statistical inference through multiple linear regression and, later, to verify physical depreciation. The data were collected in the city of Codó,MA, in real estate, construction companies that work with the sale of houses, ads and, its statistical treatment was performed by the Sisdea software. After the statistical treatment some models were generated and the most effective one was used and the one that best met the requirements foreseen by NBR 14653-2 (2011) and, after the physical depreciation was verified by two different methods: survey of the cost of recovering the good and Ross Heidecke’s method. Finally, it was possible to determine the market value of the property and to make a critical analysis among the values found of physical depreciation by each method performed

Desenvolvimento e produtividade de cultivares de milho em função do manejo da adubação

A produção de milho na região do Cariri cearense apresenta grande importância para obtenção de renda ou mesmo de manutenção de outras atividades agropecuárias. Diante do exposto, objetivou-se com o presente trabalho avaliar o crescimento e produtividade de cultivares de milho em função da adubação de fundação e parcelamento da adubação nitrogenada em cobertura, em sistema de sequeiro O delineamento experimental foi em blocos casualizados, em esquema fatorial 6 x 2 x 3, contendo três repetições. Os fatores consistiram de seis cultivares de milho (Al Piratininga, variedade Local Aurora; BR206, BRS2022, 20A55 e Feroz Viptera), adubação de fundação [constituída do tratamento controle (sem adubação de fundação) e com adubação de fundação NPK (20-80-60 kg ha-1)] e adubação nitrogenada [constituída do tratamento controle (sem adubação com N) e duas formas de aplicação de N (80 kg ha-1), na forma de sulfato de amônio aplicadas em cobertura, sendo 80 kg ha-1 aplicado de uma única vez e parcelada em 2 doses de 40 kg ha-1]. Foram analisadas a altura de plantas, inserção da primeira espiga, número de espigas por planta, fileiras por espiga, grãos por fileira e por espiga, massa de grãos por espiga, massa de mil grãos e produtividade. As cultivares responderam positivamente à adubação de fundação com NPK e aplicação de adubo nitrogenado em cobertura. As cultivares de milho 20A55, Feroz Viptera, BRS2022 e BR206 obtiveram maiores desenvolvimentos e produtividade. A adubação de cobertura é mais responsiva na produtividade que a adubação de fundação. A cultivar BRS2022 é indicada para o cultivo em sequeiro na região do Cariri cearense

Sensibility of coffee plants micorrized to herbicides

Objetivou-se com esse trabalho avaliar o efeito de herbicidas aplicados em pós-emergência em plantas de café arábica inoculadas com fungos micorrízicos arbusculares. O experimento foi conduzido em esquema fatorial 2 x 6, sendo mudas de café arábica cultivar Catuaí IAC 99 inoculadas e não inoculadas com fungos micorrízicos arbusculares, e cinco herbicidas (chlorimuron-ethyl, oxyfluorfen, fluazifop-p-butil, fomesafen, [fluazifop-p-butil+fomesafen]) e uma testemunha, com quatro repetições. As mudas inoculadas com fungos micorrízicos arbusculares (Rhizophagus clarus e Gigaspora margarita) e produzidas em sacolas plásticas contendo solo e esterco (3:1) foram transplantadas para vasos de 20 dm3 de solo, no estádio de cinco pares de folhas. No estádio de sete pares de folhas foram submetidas a aplicação dos herbicidas. Após a aplicação do herbicida foram mensuradas: porcentagem de intoxicação, altura, área foliar, volume radicular, matéria seca das folhas e raízes, teor nutricional da folha e colonização radicular. Observou-se que a aplicação de chlorimuron-ethyl, oxyfluorfen e [fluazifop-p-butil+fomesafen] resultaram em menor incremento das variáveis e maior intoxicação. O fluazifop-p-butil apresentou maior seletividade para as plantas de café. As plantas inoculadas obtiveram maior colonização radicular de fungos micorrízicos que as não inoculadas. Apenas o fluazifop-p-butil não causou interferência na colonização, sendo que as plantas inoculadas mostraram menor intoxicação que as não inoculadas. Considerando todos os parâmetros avaliados conclui-se que as plantas de café arábica cultivar Catuaí Vermelho IAC 99 inoculadas com fungos micorrízicos arbusculares apresentaram maior tolerância ao fluazifop-p-butil. Da mesma forma, conclui-se também que plantas de café quando inoculadas com FMAs apresentaram-se mais tolerantes aos efeitos negativos dos herbicidas chlorimuron-ethyl, fomesafen, oxyfluorfen e [fluazifop-p-butil+fomesafen].  The objective of this work was to evaluate the effects of herbicides applied in post-emergence of Arabic coffee plants inoculated and non-inoculated with arbuscular mycorrhizal fungi. The experiment was conducted in a factorial arrangement 2 x 6, being seedlings of Arabic coffee (Catuaí IAC 99 cv) inoculated and non-inoculated with mycorrhizal fungi (Factor 1), and five herbicides (chlorimuron-ethyl, oxyfluorfen, fluazifop-p-butil, fomesafen, [fluazifop-p-butil + fomesafen]) and a control treatment (Factor 2), with four replications. The seedlings inoculated with mycorrhizal fungi (Rhizophagus clarus and Gigaspora margarita) were produced in polyethylene bags and transplanted to 20 dm3 pots when it was in five pairs leaves stage. In seven pairs leaves stage the plants were submitted to the herbicide applications. After 45 days were measured: percentage of intoxication, height, leaf area, root volume, leaves and roots dry matter, leaf nutrient content and root colonization. Noted that chlorimuron-ethyl, oxyfluorfen and [fluazifop-p-butil+fomesafen] resulting in less increment of variables and higher phytotoxicity. The fluazifop-p-butil showed greater selectivity to coffee plants. The inoculated plants obtained higher root colonization than non-inoculated. Considering all parameters, it is concluded that the Arabica coffee cultivar Catuaí Vermelho IAC 99 inoculated with mycorrhizal fungi showed higher tolerance to fluazifop-p-butil. Similarly, also concludes that coffee plants inoculated with FMAs had become more tolerant to the adverse effects of chlorimuron-ethyl, fomesafen, oxyfluorfen and [fluazifop-p-butil + fomesafen]

Impressão 3d: ferramenta de prototipagem rápida para elaboração de metodologias e kits didáticos relacionados à educação / 3d printing: quick prototyping tool for elaborating methodologies and teaching kits related to education

Nos últimos anos, a utilização de impressoras 3D vem ganhando um grande destaque nos meios corporativos e acadêmicos. Atualmente, cada vez mais, a tecnologia de impressão 3D está se aproximando do consumidor final residencial. Entretanto, o alto custo necessário para a aquisição desse equipamento retarda, ou até mesmo impede, uma difusão maior nos meios acadêmicos e em comunidades de baixa renda. Visando contornar essa dificuldade, este projeto propõe o desenvolvimento e a construção de impressoras 3D de baixo custo. Especificamente, a estratégia aqui adotada utiliza componentes de baixo custo e materiais reutilizados de sucata, resultando em um preço final de aproximadamente, apenas, 30% em relação às impressoras 3D convencionais disponíveis atualmente no mercado. Adicionalmente, este projeto aborda a confecção de protótipos educacionais, kits didáticos e multidisciplinares, utilizando a tecnologia de impressão 3D. Dessa maneira, espera-se que a partir dessa estratégia de prototipagem rápida, os alunos de diversos níveis escolares, internos e externos ao IFSC, sejam beneficiados pelo acesso à novas tecnologias que os auxiliem no processo ensino-aprendizagem. 

Milho (Zea mays) para forragem: métodos de manejo de plantas daninhas e níveis de adubação

O milho (Zea mays) é um dos alimentos mais usados na alimentação humana e animal. Contudo, ainda existem muitos estudos para serem realizados considerando os fatores de produção, dentre eles o manejo de plantas espontâneas, a adubação e a comercialização. Com isso, objetivou-se com esse trabalho avaliar a produtividade e a receita bruta oriundas da comercialização de uma cultivar de milho transgênico em função do método de controle de plantas daninhas e da adubação mineral para a produção de silagem. O experimento foi conduzido na Universidade Federal do Cariri, Crato, CE. Foi utilizado o delineamento em blocos casualizados em esquema fatorial 5x2, com três repetições. O primeiro fator foi cinco doses de adubação com base na dose recomendada (0, 50, 100, 150 e 200%) e o segundo foi o manejo das plantas daninhas (mecânico e químico). A semente utilizada foi o híbrido transgênico 20A55, com tecnologia Power Core. Foram avaliadas a massa verde e seca e a receita obtida por meio da comercialização da massa verde das plantas, das plantas e das espigas juntas, e da silagem. Observou-se que o manejo das plantas daninhas não interferiu na produção de massa verde e seca, e também na receita bruta do milho. A adubação favoreceu a maior parte das variáveis analisadas. A venda na forma de silagem propiciou maior receita. Em vista disso, conclui-se que o cultivo de milho para a produção de silagem não é influenciado pelo manejo de plantas daninhas, porém é pelas doses de adubação