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license: mit
datasets:
- SemilleroCV/BWMP2
language:
- es
- en
pipeline_tag: image-classification
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# BWMP2: Dataset RGB para Clasificación de Materiales con un Modelo Fundacional Finamente Ajustado"

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  <img src="https://github.com/Sneider-exe/Clasificacion_Materiales/raw/main/logo.jpg" alt="Descripción alternativa de la imagen">
</p>

Este proyecto presenta un modelo fundacional(ResNet50) finamente ajustado para la clasificación de materiales. Utilizando un dataset propio de imágenes RGB que contiene cinco clases (Ladrillo, Metal, Madera, Papel, Plástico), el modelo es capaz de identificar y clasificar correctamente una imagen dentro de estas categorías

# Sobre Resnet50


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  <img src="https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1400/0*tH9evuOFqk8F41FG.png" alt="Descripción alternativa de la imagen">
</p>

Resnet50 es una arquitectura CNN, perteneciente a la familia de ResNet(redes residuales), modelos diseñados para trabajar con el entrenamiento de redes neuronales profundas
Fue desarrollada por investigador de Microsoft Research Asia, conocida por su profundidad y eficiencia en tareas de clasificación de imágenes.