Aplicación de técnicas de Deep Learning para la clasificación de variedades de polen presentes en imágenes de muestras de miel

Abstract

[ES] El presente trabajo busca implementar un clasificador de mieles basado en el recuento de las partículas de polen presentes en la muestra. Para ello, se empleará técnicas de aprendizaje automático fundamentadas en redes neuronales profundas. La red neuronal se entrenará con imágenes de muestras de mieles a microscopio con las partículas de polen etiquetadas por expertos. Se van a desarrollar las herramientas basadas en dos proyectos de reconocimiento de imágenes de código abierto ya existente: YOLOv5 y Mask R-CNN. Finalmente, se comparará el desempeño de ambos.

[EN] The project aims to implement a honey classifier based on the count of the pollen particles present. To do this, machine learning techniques based on deep neural networks will be used. The neural network will be trained with microscope images of honey samples with pollen particles labeled by experts. The tools will be developed based on two existing open source image recognition projects: YOLOv5 and Mask R-CNN. Ultimately, the performance of both will be compared.