000156419 001__ 156419 000156419 005__ 20250516093846.0 000156419 037__ $$aTAZ-TFG-2019-1086 000156419 041__ $$aspa 000156419 1001_ $$aMartínez Galindo, Marcos 000156419 24200 $$aDeepMyco: Deep learning applied to micology 000156419 24500 $$aDeepMyco: Aprendizaje profundo aplicado a la micología 000156419 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2019 000156419 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 000156419 520__ $$aUno de los mayores encantos de la provincia de Teruel es su diversidad micológica, de la que se aprovechan miles de personas cada año. Pero no todo el mundo sabe distinguir las diferentes especies de setas, algo realmente difı́cil. Por ello, la idea de una aplicación móvil que reconozca la especie con tan sólo tomar una fotografı́a es muy interesante. Las redes neuronales están ganando mucho protagonismo en la industria dada su gran capacidad para aprender a reconocer patrones en los datos. Uno de los campos donde se utilizan esta clase de algoritmos es en la visión por computador, campo cada vez más en uso y en gran evolución. Una de las principales funciones es el reconocimiento de objetos en imágenes, o clasificación de imágenes. Con tan sólo ver la imagen, la red neuronal es capaz de reconocer los objetos que hay en ella, si ha sido bien entrenada. Sin embargo, entrenar bien una red neuronal para que reconozca objetos no es tarea fácil. Esto, unido a la dificultad de diferenciar a simple vista una seta, hacen del reconocimiento de setas en imágenes con redes neuronales un desafı́o considerable. En este proyecto, se ha realizado un estudio de los principales bancos de datos, del funcionamiento de estos algoritmos y del rendimiento de algunos de los diferentes algoritmos preentrenados del mercado. Con ello, se ha conseguido desarrollar un modelo con una precisión del 82 %, diferenciando entre 7 especies de la provincia de Teruel, que ha sido embebido en una aplicación móvil desarrollada para tal fin.<br /> 000156419 521__ $$aGraduado en Ingeniería Informática 000156419 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons 000156419 700__ $$aGarrido Picazo, Piedad$$edir. 000156419 700__ $$aSangüesa Escorihuela, Julio$$edir. 000156419 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bInformática e Ingeniería de Sistemas$$cLenguajes y Sistemas Informáticos 000156419 8560_ $$f702304@celes.unizar.es 000156419 8564_ $$s2996749$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/156419/files/TAZ-TFG-2019-1086.pdf$$yMemoria (spa) 000156419 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:156419$$pdriver$$ptrabajos-fin-grado 000156419 950__ $$a 000156419 951__ $$adeposita:2025-05-16 000156419 980__ $$aTAZ$$bTFG$$cPOLTER 000156419 999__ $$a20190610122701.CREATION_DATE