Optimización avanzada de CNNS para la clasificación de bananas

Resumen

Este estudio se centra en la clasificación precisa de bananas utilizando Redes Neuronales Convolucionales (CNN). La clasificación adecuada es crucial en la industria agrícola para garantizar la calidad y eficiencia. Se evaluaron dos modelos de CNN: uno estándar y otro con conexiones residuales. El modelo estándar demostró una precisión del 99.78%, mientras que el modelo con conexiones residuales alcanzó una precisión del 99.23%. A pesar de las diferencias, ambos modelos superaron a muchos métodos tradicionales, subrayando la eficacia del aprendizaje profundo en la clasificación de frutas. Estos resultados tienen el potencial de revolucionar la industria agrícola,
reduciendo la necesidad de intervención manual y minimizando errores.