Modelo de Computer Vision entrenado con fine-tuning para reconocimiento automático de árboles en cultivos agrícolas
El monitoreo manual de cultivos es lento, costoso y propenso a errores. Los agricultores necesitan saber cuántos árboles tienen, su estado de salud y su distribución espacial, pero hacerlo manualmente en miles de hectáreas es inviable.
El reto era desarrollar un modelo de inteligencia artificial capaz de detectar y clasificar árboles individuales en imágenes aéreas de cultivos, con alta precisión incluso en condiciones variables de iluminación y vegetación densa.
Desarrollamos un sistema de Computer Vision end-to-end utilizando deep learning y fine-tuning:
Dataset y Preparación: Recopilamos y etiquetamos un dataset especializado de imágenes aéreas de cultivos. Cada imagen fue anotada manualmente con bounding boxes para cada árbol visible.
Fine-Tuning con PyTorch: Partimos de un modelo pre-entrenado y aplicamos fine-tuning con PyTorch para adaptarlo específicamente a la detección de árboles en contexto agrícola. Iteramos sobre hiperparámetros, data augmentation y técnicas de regularización hasta alcanzar la precisión objetivo.
Pipeline de Inferencia: Creamos un pipeline automatizado que procesa imágenes aéreas, detecta cada árbol, y genera reportes con conteo, ubicación y métricas de distribución.
Recolección de datos, etiquetado y preparación del dataset
Entrenamiento, fine-tuning y experimentación con arquitecturas
Optimización, pipeline de inferencia y despliegue
Modelo de deep learning entrenado con fine-tuning para detectar árboles en imágenes aéreas
Sistema automatizado para procesar imágenes y generar reportes de detección
Endpoint para enviar imágenes y recibir predicciones en tiempo real
Métricas de rendimiento, arquitectura del modelo y guía de reentrenamiento
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