Gómez-Rıos, Anabel

Herrera, Francisco

Krawczyk, Bartosz

Luengo, Julian

Shihavuddin, ASM

Tabik, Siham

El reconocimiento de especies de corales basado en imágenes submarinas de texturas plantea una gran dificultad para los algoritmos de aprendizaje automático, debido a la naturaleza de los datos y las caracterısticas que tienen. Entre otras, encontramos que los conjuntos de datos no incluyen información sobre la estructura global del coral, que muchas especies de coral tienen caracterısticas muy similares y que definir los lımites espaciales entre clases es difıcil ya que muchos corales tienden a vivir juntos. Por ello, la clasificación de especies de corales siempre ha requerido de la ayuda de un experto. El objetivo de este trabajo es desarrollar un modelo de clasificación precisa para imágenes de textura de corales. Nos hemos centrado en dos conjuntos de datos de imágenes de texturas y hemos analizado 1) varias arquitecturas de redes neuronales convolucionales, 2) transfer learning y 3) técnicas de data augmentation. Hemos alcanzado los porcentajes de clasificación más altos usando diferentes variaciones de ResNet en ambos conjuntos de datos

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Redes Neuronales Convolucionales para Una Clasificacion Precisa de Imagenes de Corales

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