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Instance segmentation for automated weeds and crops detection in farmlands

Segmentación de instancias para detección automática de malezas y cultivos en campos de cultivo

dc.creatorMora-Fallas, Adán
dc.creatorGoëau, Hervé
dc.creatorJoly, Alexis
dc.creatorBonnet, Pierre
dc.creatorMata-Montero, Erick
dc.date2020-03-27
dc.date.accessioned2020-09-25T23:12:48Z
dc.date.available2020-09-25T23:12:48Z
dc.identifierhttps://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/5069
dc.identifier10.18845/tm.v33i5.5069
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2238/12063
dc.descriptionBased on recent successful applications of Deep Learning techniques in classification, detection and segmentation of plants, we propose an instance segmentation approach that uses a Mask R-CNN model for weeds and crops detection on farmlands. We evaluated our model performance with the MSCOCO average precision metric, contrasting the use of data augmentation techniques. Results obtained show how the model fits very well in this context, opening new opportunities to automated weed control solutions, at larger scales.en-US
dc.descriptionCon base en las recientes aplicaciones exitosas de técnicas de Aprendizaje Profundo en la clasificación, detección y segmentación de plantas, proponemos un enfoque de segmentación de instancias utilizando un modelo Mask R-CNN para la detección de malezas y cultivos en tierras de cultivo. Evaluamos el rendimiento de nuestro modelo con la métrica de precisión promedio de MSCOCO, contrastando el uso de técnicas de aumento de datos. Los resultados obtenidos muestran cómo el modelo se adapta muy bien en este contexto, abriendo nuevas oportunidades para soluciones automatizadas de control de malezas, a gran escala.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languageeng
dc.publisherEditorial Tecnológica de Costa Rica (entidad editora)es-ES
dc.relationhttps://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/5069/4791
dc.sourceTecnología en marcha Journal; 2020: Vol. 33 especial. Contribuciones a la Conferencia 6th Latin America High Performance Computing Conference (CARLA); Pág. 13-17en-US
dc.sourceRevista Tecnología en Marcha; 2020: Vol. 33 especial. Contribuciones a la Conferencia 6th Latin America High Performance Computing Conference (CARLA); Pág. 13-17es-ES
dc.source2215-3241
dc.source0379-3982
dc.subjectDeep learningen-US
dc.subjectinstance segmentationen-US
dc.subjectcomputer visionen-US
dc.subjectprecision agricultureen-US
dc.subjectbiodiversity informaticsen-US
dc.subjectweed detectionen-US
dc.subjectspecies identificationen-US
dc.subjectAprendizaje profundoes-ES
dc.subjectsegmentación de instanciases-ES
dc.subjectvisión por computadoraes-ES
dc.subjectagricultura de precisiónes-ES
dc.subjectbioinformáticaes-ES
dc.subjectdetección de malezases-ES
dc.subjectidentificación de especieses-ES
dc.titleInstance segmentation for automated weeds and crops detection in farmlandsen-US
dc.titleSegmentación de instancias para detección automática de malezas y cultivos en campos de cultivoes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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