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...
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| Format: | Article |
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| Published: |
Instituto Tecnológico de Costa Rica
2020-03-01
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| Series: | Tecnología en Marcha |
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| Online Access: | https://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/5069 |
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| author | Adán Mora-Fallas Hervé Goëau Alexis Joly Pierre Bonnet Erick Mata-Montero |
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| description | 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. |
| format | Article |
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| institution | Kabale University |
| issn | 0379-3982 2215-3241 |
| language | English |
| publishDate | 2020-03-01 |
| publisher | Instituto Tecnológico de Costa Rica |
| record_format | Article |
| series | Tecnología en Marcha |
| spelling | doaj-art-3f266413fd1f45f2b67663bfa4e361a72025-08-20T03:35:51ZengInstituto Tecnológico de Costa RicaTecnología en Marcha0379-39822215-32412020-03-01ág. 131710.18845/tm.v33i5.50694332Segmentación de instancias para detección automática de malezas y cultivos en campos de cultivoAdán Mora-Fallas0https://orcid.org/0000-0002-0893-1884Hervé Goëau1Alexis Joly2Pierre Bonnet3https://orcid.org/0000-0002-2828-4389Erick Mata-Montero4https://orcid.org/0000-0001-5471-164XInstituto Tecnológico de Costa RicaUniv MontpellierINRIA Sophia-AntipolisCIRAD, UMR AMAP, MontpellierInstituto Tecnológico de Costa RicaCon 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.https://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/5069aprendizaje profundosegmentación de instanciasvisión por computadoraagricultura de precisiónbioinformáticadetección de malezasidentificación de especies |
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