Densenet-201 y Xception son modelos de aprendizaje profundo pre-entrenados para reconocimiento de frutas
Autores: Salim, Farsana; Saeed, Faisal; Basurra, Shadi; Qasem, Sultan Noman; Al-Hadhrami, Tawfik
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Densenet-201 y Xception son modelos de aprendizaje profundo pre-entrenados para reconocimiento de frutas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Aumento
Inseguridad alimentaria
Clasificación de frutas
Predicción de enfermedades
Reconocimiento automatizado
Modelos de aprendizaje profundo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 45
Citaciones: Sin citaciones
Con el aumento dramático de la población mundial y el incremento de la inseguridad alimentaria, se ha convertido en una preocupación importante tanto para individuos como para gobiernos satisfacer la necesidad de alimentos como verduras y frutas.
Descripción
Con el aumento dramático de la población mundial y el incremento de la inseguridad alimentaria, se ha convertido en una preocupación importante tanto para individuos como para gobiernos satisfacer la necesidad de alimentos como verduras y frutas.