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Detección de defectos en frutos utilizando técnicas de aprendizaje profundo

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Detección de defectos en frutos utilizando técnicas de aprendizaje profundo

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Sanchis Romá, C. (2023). Detección de defectos en frutos utilizando técnicas de aprendizaje profundo. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/196437

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Metadatos del ítem

Título: Detección de defectos en frutos utilizando técnicas de aprendizaje profundo
Otro titulo: Fruit defect detection using Deep Learning methods
Detecció de defectes en fruits utilitzant tècniques d'aprenentatge profund
Autor: Sanchis Romá, Cristina
Director(es): Albiol Colomer, Antonio José
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Comunicaciones - Departament de Comunicacions
Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació
Fecha acto/lectura:
2023-07-25
Fecha difusión:
Resumen:
[ES] En este trabajo se desarrolla un sistema de visión artificial basado en redes de aprendizaje profundo con el fin de clasificar frutos usando colecciones de vistas multiespectrales de cada uno de ellos. Algunas ideas ...[+]


[EN] In this work, an artificial vision system based on deep learning networks is developed in order to classify fruits using collections of multispectral views of each one of them. Some ideas being considered are multi-label ...[+]
Palabras clave: Red Convolucional , Anotación activa , Multiespectral , Aumentación , Transfer Learning , Aprendizaje Profundo , Convolutional Neural Network , Active Learning , Data Augmentation , Deep Learning
Derechos de uso: Cerrado
Editorial:
Universitat Politècnica de València
Titulación: Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación-Grau en Enginyeria de Tecnologies i Serveis de Telecomunicació
Tipo: Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado

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