Identificación de genotipos de batata mediante técnicas de aprendizaje profundo

El cultivo de Ipomoea batatas (L.) Lam conocida regionalmente como batata se desarrolla en más de 100 países. Existe una gran variabilidad genética de la especie que se refleja en la variación del sabor, tamaño, forma, peso y textura de la batata, como así también en las formas de las hojas de cada...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Berger, Javier, Vilanova Pérez, Antonella, Flamarique, Sofía Solange, Di Feo, Liliana del Valle
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2020
Materias:	Ciencias Informáticas Aprendizaje automático Transferencia de aprendizaje Procesamiento de imágenes Ipomoea batatas
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/115531 http://49jaiio.sadio.org.ar/pdfs/cai/CAI_30.pdf
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	El cultivo de Ipomoea batatas (L.) Lam conocida regionalmente como batata se desarrolla en más de 100 países. Existe una gran variabilidad genética de la especie que se refleja en la variación del sabor, tamaño, forma, peso y textura de la batata, como así también en las formas de las hojas de cada genotipo. La identificación de los genotipos de batata permite reconocer aquellas variedades que poseen características específicas, esta tarea requiere de personas con entrenamiento visual suficiente. Por esta razón, en este trabajo se desarrolla un modelo basado en técnicas de aprendizaje profundo como herramienta de apoyo para la identificación de cuatro genotipos de batata: Arapey INIA, Beauregard, Boni INTA y Morada INTA mediante el uso de fotografías pertenecientes a un conjunto de 836 imágenes distribuidas bajo licencia Creative Commons con Atribución por el Instituto de Patología Vegetal (IPAVE) dependiente del Centro de Investigaciones Agropecuarias (CIAP) del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Se utilizó la técnica de aprendizaje por transferencia con el modelo MobileNet v2, ejecutado en el entorno de desarrollo Google Colaboratory mediante la librería de código abierto Tensorflow. Durante el entrena-miento se obtuvo 93,33 % de clasificaciones correctas y con un conjunto de eva-luación se obtuvo 92,5 % de aciertos.
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Identificación de genotipos de batata mediante técnicas de aprendizaje profundo

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