Clasificación de la frescura del pescado utilizando una red neuronal convolucional
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Fecha
2023-12-04
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Editor
Universidad Peruana Unión
Resumen
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.
Descripción
Palabras clave
CNN, Transferencia de aprendizaje, Precisión y Oncorhynchus mykiss