Un conjunto de datos a gran escala para la segmentación y clasificación de peces

Evaluar la calidad de los mariscos tanto en el comercio minorista como durante el empaquetado en el lado de producción debe llevarse a cabo minuciosamente para evitar el deterioro, que causa graves problemas de salud humana y también pérdidas económicas. Dado que las enfermedades y la descomposición en los mariscos presentan síntomas distintos en diferentes especies, se requiere principalmente la clasificación de especies. En este campo, la inadecuación de los actuales métodos tradicionales laboriosos y lentos puede ser superada con sistemas basados en aprendizaje automático y procesamiento de imágenes, que presentan resultados rápidos y precisos. Para diseñar dichos sistemas, se requieren conjuntos de datos prácticos y adecuados. Sin embargo, la mayoría de los conjuntos de datos disponibles públicamente no son aptos para el propósito mencionado. Estos conjuntos de datos contienen imágenes tomadas bajo el agua o constan de mariscos que generalmente no son consumidos (ampliamente). En este estudio, se forma un conjunto de datos práctico y grande que contiene nueve mariscos distintos ampliamente consumidos en la región del Egeo en Turquía. Además, se realizan experimentos exhaustivos basados en diferentes enfoques de clasificación para analizar la usabilidad de este conjunto de datos recopilado. Los resultados experimentales demuestran resultados muy prometedores; por lo tanto, este conjunto de datos estará disponible públicamente para futuras investigaciones en este dominio de investigación.