Aplicaciones de machine learning en generación y obtención de imágenes : obtención y depuración de los datos para el análisis automático de flores.

El reconocimiento de flores, dada la enorme diversidad de especies, constituye un desafío significativo en el campo del Machine Learning. Este análisis, aunque complejo, ofrece aplicaciones valiosas en la agricultura, conservación de especies y otras áreas relacionadas. En el presente Trabajo de Integración Curricular, se presenta el desarrollo de una base de datos de imágenes de flores, específicamente rosas y orquídeas, diseñada para ser compatible con algoritmos de entrenamiento y clasificación. Este documento detalla el proceso de construcción de dicho conjunto de datos, desde la recolección manual de imágenes de diversas fuentes en línea, hasta su limpieza, organización y anotación. La obtención y procesamiento de las imágenes involucra la eliminación de duplicados, conversión a un formato uniforme, y la generación de anotaciones utilizando modelos avanzados de segmentación como SAM y GroundingDINO. Finalmente, se describe la integración de todas las anotaciones en un único archivo JSON y la revisión y aumento de datos mediante la plataforma Roboflow. Este proceso ha permitido la creación de un conjunto de datos robusto y variado, adecuado para el entrenamiento de modelos de Machine Learning. El trabajo sienta las bases para futuras investigaciones y aplicaciones en el reconocimiento y clasificación automatizada de flores.

• Hlavní autor: De la Torre Maigua, Yanick (author)
• Médium: bachelorThesis
• Jazyk: spa
• Vydáno: 2025
• Témata: PROGRAMACIÓN LÓGICA; PROCESAMIENTO DE IMÁGENES; ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN; MACHINE LEARNING; RECONOCIMIENTO DE FLORES; SEGMENTACIÓN; ANOTACIÓN; GROUNDINGDINO; DATASET COCO
• On-line přístup: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/26632