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...
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| Autore principale: | |
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| Altri autori: | , |
| Natura: | bachelorThesis |
| Pubblicazione: |
2022
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/57041 |
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