Detección de defectos en frutas usando modelos de CNN con datos reales y virtuales

El presente proyecto busca evaluar distintos modelos CNN con el fin de comparar su rendimiento en el reconocimiento de una gama de defectos en manzanas y mangos para garantizar la calidad de la producción de estos alimentos. Usando los modelos CNN, InceptionV3, MobileNetV2, VGG16 y DenseNet121, los...

• Yazar: González Freire, Paula Cristina (author)
• Diğer Yazarlar: Pacheco Jiménez, Renzo Stalin (author), Vintimilla, Boris, Director (author)
• Materyal Türü: bachelorThesis
• Baskı/Yayın Bilgisi: 2022
• Konular: Defectos en frutas; Redes neuronales convolucionales; Transfer learning
• Online Erişim: http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/57041