Clasificación automática de la severidad del Virus del Mosaico Dorado en frijol

Se realizó un estudio comparativo entre dos arquitecturas de redes neuronales, InceptionV3 y ResNet50, para determinar cuál es la mejor en la clasificación de la severidad del Virus del Mosaico Dorado en frijol. Para esto, se recolectaron y clasificaron manualmente 3409 imágenes de hojas de frijol....

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Ardón Muñoz, Carlos David, Morales Calderón, Bryan José
Formato:	Online
Idioma:	spa
Publicado:	Centro Universitario de Oriente 2021
Acceso en línea:	https://revistacunori.com/index.php/cunori/article/view/151

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spelling	CUNORI1512022-10-02T07:31:09Z Clasificación automática de la severidad del Virus del Mosaico Dorado en frijol Ardón Muñoz, Carlos David Morales Calderón, Bryan José inteligencia artificial redes neuronales visión artificial We conducted a comparative study between two neural network architectures, InceptionV3 and ResNet50, to determine which one is better at classifying the severity of the Golden Mosaic Virus in beans. For this, we collected and manually classified  3409 bean leaf images. We organized the samples in two ways: three categories (high, medium, and low) and two categories (high and low). Furthermore, we trained the models with two levels of feature extraction: all layers and intermediate layers. The results of the training on the data distributed in three categories produced models with high-bias. On the other hand, models trained on the data set with two categories produced the highest accuracy on the test set when extracting features from intermediate layers (ResNet50=96.68% and InceptionV3=94.47%). With a McNemar test, we determine that the difference is statistically significant at a 5% significance level. Therefore, ResNet50 with feature extraction from intermediate layers has the highest accuracy in the studied task. Se realizó un estudio comparativo entre dos arquitecturas de redes neuronales, InceptionV3 y ResNet50, para determinar cuál es la mejor en la clasificación de la severidad del Virus del Mosaico Dorado en frijol. Para esto, se recolectaron y clasificaron manualmente 3409 imágenes de hojas de frijol. Las muestras se organizaron en dos formas de agrupación, tres categorías (alto, medio y bajo) y dos categorías (alto y bajo). Además, los entrenamientos se realizaron con dos niveles de extracción de características: todas las capas y desde capas intermedias. Los resultados de los entrenamientos sobre los datos distribuidos en tres categorías produjeron modelos con high-bias. Por otro lado, los modelos entrenados sobre el conjunto de datos con dos categorías produjeron las exactitudes más altas sobre el conjunto de pruebas al extraer características desde capas intermedias (ResNet50=96.68% e InceptionV3=94.47%). Con una prueba de McNemar se determinó que la diferencia es estadísticamente significativa a un nivel de significancia del 5%. Por tanto, ResNet50 con extracción de características desde capas intermedias posee la exactitud más alta en la tarea estudiada. Centro Universitario de Oriente 2021-01-22 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Artículo Científico, Manuscritos application/pdf https://revistacunori.com/index.php/cunori/article/view/151 10.36314/cunori.v5i1.151 Revista Ciencia Multidisciplinaria CUNORI; Vol. 5 No. 1 (2021): Revista Ciencia Multidisciplinaria CUNORI; 41-50 Revista Ciencia Multidisciplinaria CUNORI; Vol. 5 Núm. 1 (2021): Revista Ciencia Multidisciplinaria CUNORI; 41-50 2617-4758 2617-474X spa https://revistacunori.com/index.php/cunori/article/view/151/207 Internacional Derechos de autor 2021 Carlos David Ardón Muñoz, Bryan José Morales Calderón https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
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Clasificación automática de la severidad del Virus del Mosaico Dorado en frijol

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