Resumen:
En este proyecto de investigación aplicada, hemos abordado el desafío de detectar las etapas de crecimiento de la mazorca de cacao de la variante CNN-51 mediante la implementación de un modelo de aprendizaje de máquina. Con la generación de este modelo enfocado a la predicción mediante imágenes sobre las diferentes etapas de la mazorca de cacao, proporciona una herramienta importante para los agricultores que trabajan con este producto. Para lograrlo, utilizamos una metodología adaptada, utilizando Scrum como marco de trabajo. Comenzamos con la recopilación de datos, capturando imágenes de las diferentes etapas de crecimiento de la mazorca de cacao. Luego, procedimos al entrenamiento de diferentes modelos de aprendizaje de máquina. Se seleccionó el modelo de MobileNetV2 debido a su rendimiento superior en comparación con otros modelos probados.
