Clasificación de philodendron mediante la aplicación de redes neuronales convolucionales

Este documento describe el desarrollo de un sistema de visión por computadora basado en redes neuronales convolucionales, diseñado para facilitar la identificación de especies de Philodendron. El objetivo principal de este estudio fue desarrollar un sistema de clasificación de imágenes de Philodendron utilizando redes neuronales convolucionales. Se abordaron los desafíos asociados a la adquisición y preprocesamiento de datos, así como al diseño y entrenamiento de la red neuronal. Los resultados de esta investigación contribuyen al avance de herramientas automatizadas para la taxonomía vegetal y tienen el potencial de ser aplicadas en diversas áreas, como la horticultura y la conservación de la biodiversidad.

• Autores: Andrade Jiménez, Luis Felipe
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad de Ibagué
• Repositorio: Repositorio Universidad de Ibagué
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/4751
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/20.500.12313/4751
• Palabra clave: redes neuronales convolucionales; Philodendron - Clasificación; Redes neuronales; Philodendrum; Plantas; Aprendizaje de máquinas; Entrenamiento; Neural networks; Philodendrum; Plants; Machine Learning; Training.
• Rights: openAccess
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_abf2