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...

• Main Author: González Freire, Paula Cristina (author)
• Other Authors: Pacheco Jiménez, Renzo Stalin (author), Vintimilla, Boris, Director (author)
• Format: bachelorThesis
• Published: 2022
• Subjects: Defectos en frutas; Redes neuronales convolucionales; Transfer learning
• Online Access: http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/57041