Segmentación de instancias para detección automática de malezas y cultivos en campos de cultivo
Con base en las recientes aplicaciones exitosas de técnicas de Aprendizaje Profundo en la clasificación, detección y segmentación de plantas, proponemos un enfoque de segmentación de instancias utilizando un modelo Mask R-CNN para la detección de malezas y cultivos en tierras de cultivo. Evaluamos e...
| Autores principales: | , , , , |
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| Formato: | Online |
| Idioma: | eng |
| Publicado: |
Editorial Tecnológica de Costa Rica (entidad editora)
2020
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| Acceso en línea: | https://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/5069 |
| Sumario: | Con base en las recientes aplicaciones exitosas de técnicas de Aprendizaje Profundo en la clasificación, detección y segmentación de plantas, proponemos un enfoque de segmentación de instancias utilizando un modelo Mask R-CNN para la detección de malezas y cultivos en tierras de cultivo. Evaluamos el rendimiento de nuestro modelo con la métrica de precisión promedio de MSCOCO, contrastando el uso de técnicas de aumento de datos. Los resultados obtenidos muestran cómo el modelo se adapta muy bien en este contexto, abriendo nuevas oportunidades para soluciones automatizadas de control de malezas, a gran escala. |
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