Automatic fish classification system
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Universidad Distrital Francisco José de Caldas
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Resumen
Descripción
the present article exposes the design of a network architecture for pattern recognition, oriented to the automatic classification of two types of fish: mojarra and tilapia. An architecture based on deep learning is used by means of a convolutional neuronal network (CNN), for which the database to be used and the different hyperparameters that compose it are determined. It is possible to obtain, through confusion matrix analysis, a 100% performance of the network under the controlled conditions of the classification system, that is: uniform conveyor belt color and daylight use.
el presente artículo expone el diseño de una arquitectura de red para reconocimiento de patrones orientada a la clasificación automática de dos tipos de peces: mojarra y tilapia. Se emplea una arquitectura basada en aprendizaje profundo mediante una red neuronal convolucional (RNC) para la cual se determina la base de datos a emplear y los diferentes hiperparámetros que la componen. Se logra obtener, mediante análisis por matriz de confusión, un desempeño del 100% de la red bajo las condiciones controladas el sistema de clasificación, es decir: color de banda transportadora uniforme y uso de luz día.
el presente artículo expone el diseño de una arquitectura de red para reconocimiento de patrones orientada a la clasificación automática de dos tipos de peces: mojarra y tilapia. Se emplea una arquitectura basada en aprendizaje profundo mediante una red neuronal convolucional (RNC) para la cual se determina la base de datos a emplear y los diferentes hiperparámetros que la componen. Se logra obtener, mediante análisis por matriz de confusión, un desempeño del 100% de la red bajo las condiciones controladas el sistema de clasificación, es decir: color de banda transportadora uniforme y uso de luz día.
Palabras clave
machine learning, deep learning, pattern recognition, fish classification, machine vision, CNN, aprendizaje de máquina, aprendizaje profundo, reconocimiento de patrones, clasificación de peces, visión de máquina, RNC