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http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/13074| Tipo de material: | bachelorThesis |
| Título : | Detección de leones marinos en las Islas Galápagos : una comparación entre los modelos de aprendizaje profundo YOLO-NAS y YOLOv8 |
| Autor : | Gil Bazán, Kevin Angel Gil Bazán, Angelo Abel |
| Director de Tesis : | Benítez, Diego, dir. |
| Descriptores : | Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) - Tesis y disertaciones académicas |
| Fecha de publicación : | 25-jul-2023 |
| Editorial : | Quito |
| Citación : | Tesis (Ingeniero Eléctronico), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingeniería ; Quito, Ecuador, 2023 |
| Páginas : | 38 h. |
| Acceso: | openAccess Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador |
| Resumen : | Los leones o lobos marinos (Zalophus Wollebaeki) son una especie protegida, y el monitoreo efectivo es crucial para la preservación del hábitat y los estudios de comportamiento. Sin embargo, el conteo manual de leones marinos es laborioso y propenso a errores. En este artículo, exploramos el uso de dos modelos de redes neuronales convolucionales estándar (YOLO-NAS y YOLOv8) para la detección de leones marinos como un paso preliminar hacia la automatización del proceso de conteo... |
| Descripción : | Sea lions (Zalophus Wollebaeki) are a protected species, and effective monitoring is crucial for habitat preservation and behavioral studies. However, manual sea lion counting is laborious and error prone. In this paper, we explore the use of two standard convolutional neural network models (YOLO-NAS and YOLOv8) for sea lion detection as a preliminary step towards automating the counting process... |
| URI : | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/13074 |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería Eléctrica y Electrónica |
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