Listar por materia "Redes neuronales convolucionales"
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Comparación de métodos de explicación del comportamiento de modelos de aprendizaje profundo en el procesamiento de imágenes digitales
(Universidad Señor de Sipán, 2024)Este estudio tuvo como objetivo comparar diferentes métodos de explicación del comportamiento de modelos de aprendizaje profundo en el procesamiento de imágenes digitales. Se implementaron tres métodos ampliamente ...Acceso abierto -
Evaluación de la eficiencia de técnicas de aprendizaje automático para la identificación de enfermedades en los cultivos de caña de azúcar
(Universidad Señor de Sipán, 2023)La agricultura en el Perú está ampliamente diversificada al haber diferentes regiones naturales, teniendo como consecuencia una gran variedad de cultivos, cuyos frutos surten los mercados o son transformados en otros ...Acceso abierto -
Identificación automática de gatos mediante reconocimiento de imágenes usando redes neuronales convolucionales
(Universidad Señor de Sipán, 2022)Existe una alta tasa de mascotas domesticas abandonadas en el Perú, las entidades gubernamentales y no gubernamentales luchan cada día para que estos números se reduzcan con diferentes campañas, incentivando a la adopción ...Acceso abierto -
Métodos basados en aprendizaje profundo para la evaluación de patologías en hormigón estructural: una revisión sistemática
(Universidad Señor de Sipán, 2025)El aprendizaje profundo demostró ser una herramienta efectiva en la detección de patologías en hormigón estructural, permitiendo mejorar los procesos de inspección y mantenimiento. Esta revisión sistemática tiene como ...Acceso abierto -
Redes neuronales convolucionales para la detección de enfermedades en arroz: una Revisión Sistemática
(Universidad Señor de Sipán, 2025)La detección temprana de enfermedades en cultivos de arroz es fundamental para mantener la productividad agrícola y asegurar la seguridad alimentaria a nivel mundial. En los últimos años, las redes neuronales convolucionales ...Acceso abierto