Comparación de modelos de detección de objetos aplicados a una plantación de kiwi
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 i...
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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2023
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/165151 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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. |
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