Um Modelo de Classificação Híbrido (Frutas ou Vegetais) Usando Técnicas de Aprendizado Profundo

Resumo: Na visão moderna e reconhecimento de padrões, tarefas complexas como análise de imagens, reconhecimento facial, identificação de impressões digitais e sequenciamento de DNA exigem uma abordagem sutil, muitas vezes requerendo a integração de múltiplos descritores de características. Esta pesquisa propõe uma estratégia de identificação e classificação multi-modelo aproveitando técnicas de fusão de múltiplas características para abordar esses desafios intricados. Especificamente, o foco está no reconhecimento e classificação de frutas e vegetais, um campo crescente em visão computacional e de máquinas. Ao empregar um sistema de identificação adaptado para frutas e vegetais e aproveitar as capacidades da arquitetura MobileNetV2, clientes e compradores podem discernir mais facilmente o tipo e a qualidade dos produtos. MobileNetV2, uma arquitetura de rede neural convolucional otimizada para dispositivos móveis, oferece um desempenho promissor em aplicações do mundo real. Este resumo destaca a importância das CNNs e do MobileNetV2 na abordagem de tarefas de reconhecimento multifacetadas, sublinhando o potencial para eficiência e precisão aprimoradas na classificação de frutas e vegetais.