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dc.creatorArias Aguilar, José Anibal
dc.creatorLópez Jiménez, Efrén
dc.creatorRamírez Cárdenas, Oscar D.
dc.creatorHerrera Lozada, J. Carlos
dc.creatorHevia Montiel, Nidiyare
dc.date.accessioned2025-10-25T01:16:10Z
dc.date.available2025-10-25T01:16:10Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/3963
dc.descriptionArtículo académico que explora la aplicación de técnicas de redes neuronales profundas para abordar los desafíos de la visión artificial en el campo de la teledetección. Específicamente, se enfoca en la detección y cuantificación de manglares en la teledetección por imágenes, empleando aprendizaje por transferencia y ajuste fino con tres arquitecturas distintas de redes neuronales profundas: SegNet-VGG16, U-Net y Red Totalmente Convolucional (R-FCN), estas dos últimas basadas en la red ResNet.
dc.publisherIEEE
dc.subjectReconocimiento de imágenes
dc.subject.classificationCiencias Físico Matemáticas y de la Ingenierías
dc.titleMangrove semantic segmentation on aerial images
dc.typeArtículo académico
dcterms.provenanceUniversidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas
dc.subject.keywordsDeep neural networks
dc.subject.keywordsNatural areas
dc.subject.keywordsRemote perception
dc.subject.keywordsTransfer learning
dc.subject.keywordsRedes neuronales profundas
dc.subject.keywordsÁreas naturales
dc.subject.keywordsPercepción remota
dc.subject.keywordsAprendizaje por transferencia
dc.identifier.urlhttps://doi.org/10.1109/TLA.2024.10500718
dc.identifier.bibliographiccitationArias-Aguilar, J. A., López-Jimenez, E., Ramírez-Cárdenas, O. D., Herrera-Lozada, J. C., & Hevia-Montiel, N. (2024). Mangrove semantic segmentation on aerial images. IEEE Latin America Transactions, 22(5), 379–386. Retrieved from https://latamt.ieeer9.org/index.php/transactions/article/view/8557
dcterms.memberofVisión artificial


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