Detección y clasificación de enfermedades en el tomate mediante Deep Learning y Computer Vision
El aprendizaje profundo es una técnica emergente de inteligencia artificial (IA) que utiliza estructuras de análisis sofisticadas llamadas redes neuronales para realizar asociaciones precisas dentro de un conjunto de datos. En particular, los sistemas de aprendizaje profundo pueden aprender procesan...
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| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis Tesis de maestria |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2022
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/139770 https://doi.org/10.35537/10915/139770 |
| Aporte de: |
| Sumario: | El aprendizaje profundo es una técnica emergente de inteligencia artificial (IA) que utiliza estructuras de análisis sofisticadas llamadas redes neuronales para realizar asociaciones precisas dentro de un conjunto de datos. En particular, los sistemas de aprendizaje profundo pueden aprender procesando datos en bruto sin reglas codificadas por humanos o conocimiento de dominio. Estos sistemas son particularmente expertos en el lenguaje y la clasificación de imágenes, donde un patrón puede representar una idea abstracta como sentimiento, intención o incluso el concepto general de cómo se ve un gato o un perro. Estos sistemas también son excelentes para hacer predicciones, como el comportamiento de los clientes o las previsiones meteorológicas a largo plazo. ¡También hay un increíble potencial para el análisis de imágenes de frutas y hortalizas, para diagnosticar enfermedades y plagas, facilitando y agilizando la detección y diagnóstico de plagas y/o enfermedades presente en las plantas para luego realizar el tratamiento respectivo.
El objetivo general de este trabajo es realizar investigación que se constituya en un aporte creativo a nivel nacional al aplicar el aprendizaje profundo a problemas de visión de computadora tales como detección y clasificación específicamente en las enfermedades del tomate mediante el procesamiento de imágenes digitales. |
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