Abstract
En este trabajo, se exploró el uso de modelos de aprendizaje profundo “you only look once” (YOLO), específicamente YOLOv8x y YOLO11x, para la detección y el conteo de palmas de aceite adultas en imágenes aéreas y ortoimágenes. Se entrenaron y compararon dos modelos, YOLOv8x y YOLO11, evaluando su rendimiento mediante métricas estándar como Precisión, Recall, la Precisión Media Promedio con un umbral de 0,5 (mAP:0,5) y la Precisión Media Promedio con umbrales de 0,5 a 0,95 (mAP:0,5:0,95). El modelo YOLOv8x fue validado en escenarios reales de plantaciones, lo que permitió analizar su capacidad de generalización.
Poster de la 21 conferencia internacional sobre la palma de aceite. Cartagena. Septiembre 22 al 26 de 2025