Comparación de modelos de detección de objetos aplicados a una plantación de kiwi

Autores
Mendoza, Dante; Pagano, Camila; Pérez, Silvia
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Se propone evaluar la detección de órganos vegetales de kiwi a través del procesamiento automático de imágenes de la plantación. Se utilizan diferentes métodos de aprendizaje automático de la plataforma Tensorflow, evaluando su performance con indicadores de rendimiento y métricas de calidad sobre imágenes de prueba. Se utilizaron 11 familias de modelos, las que se evaluaron con métricas de calidad resultando solo una con alta calificación. Dicho modelo permitirá el conteo automático eficiente, adecuado a la realidad de campo.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Detección de objetos en imágenes
Tensorflow
Colab
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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