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Clasificación y análisis de especies de pistacho con modelos de aprendizaje profundo pre-entrenados

Autores: Singh, Dilbag; Taspinar, Yavuz Selim; Kursun, Ramazan; Cinar, Ilkay; Koklu, Murat; Ozkan, Ilker Ali; Lee, Heung-No

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Clasificación y análisis de especies de pistacho con modelos de aprendizaje profundo pre-entrenados


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Pistacho
Turquía
Kirmizi
Siirt
Redes neuronales convolucionales
Clasificación

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 46

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El pistacho es un fruto de cáscara de la familia Anacardiaceae. La patria del pistacho es el Medio Oriente. Los pistachos Kirmizi y los pistachos de Siirt son los principales tipos cultivados y exportados en Turquía. Dado que los precios, sabores y valores nutricionales de estos tipos difieren, el tipo de pistacho se vuelve importante cuando se trata de comercio. Este estudio tiene como objetivo identificar estos dos tipos de pistachos, que se cultivan con frecuencia en Turquía, clasificándolos a través de redes neuronales convolucionales. Dentro del alcance del estudio, se obtuvieron imágenes de los tipos de pistachos Kirmizi y Siirt a través del sistema de visión por computadora. El conjunto de datos preentrenado incluye un total de 2148 imágenes, 1232 del tipo Kirmizi y 916 del tipo Siirt. Se utilizaron tres modelos diferentes de redes neuronales convolucionales para clasificar estas imágenes. Los modelos fueron entrenados utilizando el método de transferencia de aprendizaje, con AlexNet y los modelos preentrenados VGG16 y VGG19. El conjunto de datos se divide en un 80% de entrenamiento y un 20% de prueba. Como resultado de las clasificaciones realizadas, las tasas de éxito obtenidas de los modelos AlexNet, VGG16 y VGG19 son del 94,42%, 98,84% y 98,14%, respectivamente. El rendimiento de los modelos se evaluó mediante métricas de sensibilidad, especificidad, precisión y puntuación F-1. Además, se utilizaron curvas ROC y valores de AUC en la evaluación del rendimiento. El mayor éxito de clasificación se logró con el modelo VGG16. Los resultados obtenidos revelan que estos métodos pueden utilizarse con éxito en la determinación de los tipos de pistachos.

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