logo móvil
Contáctanos

Aumento de Datos para una Detección Mejorada de Peces en Entornos Lacustres: Transformaciones Afines, Filtros Neurales, SinGAN

Autores: Watanabe, Kidai; Nguyen-Nhu, Thao; Takano, Saya; Mori, Daisuke; Fujimoto, Yasufumi

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

Descargar PDF

Acceso abierto

Artículo científico
2025

Aumento de Datos para una Detección Mejorada de Peces en Entornos Lacustres: Transformaciones Afines, Filtros Neurales, SinGAN


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Zootecnia

Palabras clave

Peces
Entornos acuáticos
Método automatizado
Modelo de detección
Rotaciones geométricas
Imágenes generadas por IA

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 19

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Entender dónde viven los peces es clave para proteger los entornos acuáticos. Este estudio presenta un método automatizado que mejora las imágenes, incluso con datos limitados, para detectar peces con precisión. Al combinar un modelo de detección especializado con técnicas como rotaciones geométricas, filtros fotográficos e imágenes generadas por IA, este enfoque promete un monitoreo de peces más rápido y confiable, apoyando la conservación y la pesca sostenible.

Otros recursos que podrían interesarte

Temas Virtualpro