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Mamani, E., Pedraza, R. (2023). Clasificación de la frescura del pescado utilizando una red neuronal convolucional [Universidad Peruana Unión]. http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/7367
Mamani, E., Pedraza, R. Clasificación de la frescura del pescado utilizando una red neuronal convolucional []. PE: Universidad Peruana Unión; 2023. http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/7367
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title = "Clasificación de la frescura del pescado utilizando una red neuronal convolucional",
author = "Pedraza Huisa, Royer",
publisher = "Universidad Peruana Unión",
year = "2023"
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Full metadata record
Pineda Ancco, Ferdinand Edgardo
Mamani Flores, Edwin Wilson
Pedraza Huisa, Royer
2024-04-01T16:03:20Z
2024-04-01T16:03:20Z
2023-12-04
http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/7367
En el trabajo se analizó la frescura de la trucha (Oncorhynchus mykiss), siendo este aspecto muy importante para determinar su calidad. El objetivo, es proponer un modelo computacional basado en una CNN para clasificar la frescura de la trucha en función a los cambios de color de sus ojos y branquias, Para ello se creó un dataset de imágenes con las truchas adquiridas. Para obtener los resultados se realizaron 3 experimentos, el primero; con 2 clases (días 1 y 9), el segundo con 3 clases (días 1, 5 y 9) y el tercero con 5 clases (días 1, 3, 5, 7 y 9), todos los experimentos se ejecutaron en Google colab. Los resultados se validaron con una matriz de confusión curva ROC. Los mejores resultados dieron el modelo ResNeXt5032x4d, con 2 clases obtuvo un accuracy de 0.9833, con 3 clases un accuracy de 0.9222 y con 5 clases un accuracy de 0.8800. (en_ES)
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Universidad Peruana Unión (en_ES)
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Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Spain (*)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/ (*)
CNN (en_ES)
Transferencia de aprendizaje (en_ES)
Precisión y Oncorhynchus mykiss (en_ES)
Clasificación de la frescura del pescado utilizando una red neuronal convolucional (en_ES)
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Universidad Peruana Unión. Facultad de Ingeniería y Arquitectura (en_ES)
Ingeniería de Sistemas (en_ES)
Ingeniero de Sistemas (en_ES)
PE (en_ES)
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40424080
https://orcid.org/0000-0002-5367-5904 (en_ES)
44926374
73543245
612076 (en_ES)
Herrera Yucra, Benazir Francis
Chambi Aguilar, Jenson Daniel
Sullon Macalupu, Abel Angel
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (en_ES)
Privada asociativa
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