Ángela Casado

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Deep Detection and Segmentation Models for Plant Physiology and Precision Agriculture

Ponente: Ángela Casado García (Grupo PSYCOTRIP, Universidad de La Rioja).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: miércoles 8 de noviembre de 2023, 12:00.

Resumen: In this thesis, we have focused on developing methods to improve the performance of deep object detection models. To achieve such a goal, we have used ensemble methods to devise an algorithm that enhances the accuracy and robustness of object detection models. Moreover, the proposed algorithm is the basis for defining semi-supervised learning techniques that reduce the number of annotated images that are required to train object detection models. In addition, we have simplified the creation and use of detection models by building an easy-to-use graphical interface. The developed methods and tools are not only applicable to object detection problems, but we have generalised them to a different computer vision task that is semantic segmentation. Finally, our work is not only theoretical, but it has also been applied to tackle actual problems in plant physiology and precision agriculture.

Nota: la charla se trata de una prueba de tiempo de la presentación de la Tesis Doctoral que Ángela realizará el día 16 de noviembre a las 10:00 en la Sala de Grados del Edificio CCT.

Computer vision and Deep Learning for plant phisiology

Ponente: Ángela Casado García (Universidad de La Rioja).

Lugar: Salón de Actos (Edificio CCT), o a través de Blackboard (https://bit.ly/salaDMC)

Hora: martes 29 de marzo de 2022, 12:00.

Resumen: La detección y la segmentación de objetos son unas de las áreas de la visión por computador que más aplicaciones tiene en diversos ámbitos como son la seguridad, la biología o la medicina. En la actualidad las técnicas más exitosas están basadas en métodos de aprendizaje profundo. Aunque estos métodos han logrado grandes resultados, tienen una serie de limitaciones. En esta presentación introduciremos las distintas aproximaciones que hemos desarrollado para abordar dichas limitaciones, y evaluar las soluciones propuestas en distintos contextos de la fisiología vegetal como son la medición de la densidad estomatal y de glándulas salinas, o la agricultura de precisión.