Detección de leones marinos en las Islas Galápagos : una comparación entre los modelos de aprendizaje profundo YOLO-NAS y YOLOv8

Gil Bazán, Kevin Angel; Gil Bazán, Angelo Abel

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.contributor.advisor	Benítez, Diego, dir.	-
dc.contributor.author	Gil Bazán, Kevin Angel	-
dc.contributor.author	Gil Bazán, Angelo Abel	-
dc.date.accessioned	2024-02-19T18:48:50Z	-
dc.date.available	2024-02-19T18:48:50Z	-
dc.date.issued	2023-07-25	-
dc.identifier.citation	Tesis (Ingeniero Eléctronico), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingeniería ; Quito, Ecuador, 2023	es_ES
dc.identifier.uri	http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/13074	-
dc.description	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...	es_ES
dc.description.abstract	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...	es_ES
dc.format.extent	38 h.	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.publisher	Quito	es_ES
dc.rights	openAccess	es_ES
dc.rights	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador	*
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/	*
dc.subject	Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) - Tesis y disertaciones académicas	es_ES
dc.subject.other	Ciencias	es_ES
dc.subject.other	Zoología	es_ES
dc.title	Detección de leones marinos en las Islas Galápagos : una comparación entre los modelos de aprendizaje profundo YOLO-NAS y YOLOv8	es_ES
dc.type	bachelorThesis	es_ES
Aparece en las colecciones:	Tesis - Ingeniería Eléctrica y Electrónica

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