Clasificación y Diagnóstico Foliar/Fruto
Sube una imagen de Manzana o Naranja para determinar el estado de madurez mediante visión por computadora.
Cargar Imagen
Arrastra una imagen aquí o explora tus archivos
Soporta PNG, JPG, JPEG (Máx. 10MB)
Resultado del Diagnóstico
Carga una imagen y presiona "Analizar Muestra" para obtener el diagnóstico del modelo.
Procesando con la Red Neuronal...
Manzana - Sarna (Apple Scab)
Recomendación Agrónoma:
Aplicar un fungicida a base de cobre durante el periodo de brotación. Asegurar una buena poda para favorecer la circulación de aire en el follaje.
Arquitectura del Modelo & Dataset
Detalles técnicos sobre el entrenamiento, métricas de rendimiento y datasets empleados para la clasificación agrícola de manzanas y naranjas.
Curvas de Entrenamiento (Loss & Accuracy)
Visualización generada con Matplotlib durante el entrenamiento de 50 épocas con Early Stopping.
Resumen de la Arquitectura
- Pipeline de Preprocesamiento: Data Augmentation (deteccion de frutas, recorte, colores por hsv, area, perimetro).
- Transfer Learning: Torch.
- Optimizador: Adam (Learning Rate = 0.00001).
- Precisión (Accuracy) Global: 83.0% en el conjunto de testeo.
Replicar / Mejorar
Descarga los archivos `.csv, .pt, .gz` con los metadatos, etiquetas y división de conjuntos (Train/Val/Test), incluido el modelo y el decoder para reproducir los experimentos.
Proyecto AI Portfolio
Este modelo fue diseñado como evidencia de capacidades en visión por computadora aplicada a la agricultura de precisión.