Selection Of The Most Relevant Activations From Interlayers Features Of Trained Convolutional Neural Networks For Optimizing The Fine-Tuning Process, Aimed At Identifying Shrimp Diseases From Microscope Images

Miembros: Dennis G. Romero Lopez;  López  Bonny Bayot Arroyo;  Angel Domingo Sappa
Fecha: Desde Junio, 2016 hasta Julio, 2018
Financiamiento: Microsoft Azure Research Award

Los camarones son algunos alimentos ricos en nutrientes y muy apreciados en todo el mundo, muchos países costeros tienen la exportación de camarón como una de sus principales fuentes de ingresos. Sin embargo, la presencia de enfermedades afecta significativamente la producción de este crustáceo, lo que representa grandes pérdidas económicas. En algunos de los países productores de camarón como Ecuador, hay pequeños y medianos productores, con difícil acceso al equipo necesario para realizar revisiones periódicas del estado de salud de sus cultivos, por lo que sienten la necesidad de solicitar un servicio especializado para obtener un Diagnóstico adecuado de sus muestras de imágenes de camarón. Este proceso de diagnóstico toma un tiempo considerable debido al alta demanda, lo que representa un riesgo y pérdidas para el productor si la enfermedad se detecta tardíamente. Con base en lo anterior, se busca desarrollar una metodología para el diagnóstico automático de la enfermedad del camarón a partir de imágenes de microscopio, con el fin de reducir el tiempo de elaboración del diagnóstico y el número de expertos necesarios para esta actividad, permitiendo así agilizar el proceso diagnóstico.

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