Viernes 30 de octubre de 2026 ·
Un MobileNet detecta enfermedades de la hoja del tomate con un 95,76% de acierto en test
Investigadores aplican un MobileNet basado en transfer learning a 18.345 imágenes de tomate del conjunto PlantVillage, repartidas en diez clases. El modelo alcanza un 95,76% de precisión en test y un F1 macro superior al 95%, con un AUC macro de 0,982 en la curva ROC. Según el estudio, ofrece el mejor equilibrio entre precisión, número de parámetros y velocidad frente a MobileNetV2, MobileNetV3, ShuffleNet y EfficientNet-B0.
Qué significa
Un clasificador tan ligero puede funcionar en un móvil o un dispositivo de campo, sin depender de servidores potentes, para identificar enfermedades en tomateras en tiempo real.
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