Citas
Acosta Casatillo, F. (2017). Detección automática de células mitóticas en imágenes histológicas usando redes neuronales convolucionales profundas. Universidad Pontifica Católica de Valparaíso.
Agencia Internacional de Cooperación Del Japón (JICA) y Municipio de Panamá (2003). Estudio sobre el plan de manejo de los desechos sólidos para la Municipalidad de Panamá. (2003).
Andreetto, M., & Adam, H. (2017). MobileNets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications.
Bai, J., Lian, S., Liu, Z., Wang, K., & Liu, D. (2018). Deep Learning Based Robot for Automatically Picking up Garbage on the Grass. IEEE Transactions on Consumer Electronics. https://doi.org/10.1109/TCE.2018.2859629
Bircano?lu, C., Atay, M. S., Beser, F., Genc, O., & Kizrak, M. A. (2018). RecycleNet: Intelligent Waste Sorting Using Deep Neural Networks. https://doi.org/10.1109/INISTA.2018.8466276.
Bose, S. R., & Kumar, V. S. (2020). Efficient inception V2 based deep convolutional neural network for real-time hand action recognition. IET Image Processing. https://doi.org/10.1049/iet-ipr.2019.0985
Chen, G., & Wang, H. (2019). Application of Image Recognition Technology in Garbage Classification Education Platform. 2019 5th International Conference on Control, Automation and Robotics (ICCAR).
Diaz C, C., & Caldas V, J. (2018). Sistema de control automático para el reconocimiento y clasificación de residuos reciclables. Universidad Católica de Colombia.
Dominguez, F. (2015). Proyecto de separación y recolección de basura en México.
Farfán, J. (2014). Proyecto de innovación con enfoque ambiental.
Guzmán, A. (2019). Proyecto de reciclaje cambiando hábitos, transformando vidas.
Haußecker, B. J. and H. (2000). Computer Vision and Applications, A Guide for Students and Practitioners. Academic Press.
Keras | TensorFlow Core. (2019). https://www.tensorflow.org/guide/keras?hl=es.
LeCun, Y, et.al. (1989). Backpropagation applied to handwritten zip code recognition.
LeCun, Y, et al. (1990). Handwritten digit recognition with a back-propagation network. Touretzky, D. S.
Martínez Llamas, J.. (2015). Reconocimiento de Imágenes mediante Redes Neuronales Convolucionales. Universidad Politécnica de Madrid: ETSI Sistemas Informáticos.
Poole, D. (2018). Computational Intelligence: A Logical Approach. Oxford University Press.
Quintero, C & F. M. (2008). Uso de Redes Neuronales Convolucionales para el reconocimiento Automático de Imágenes de Macroinvertebrados para el Biomonitoreo Participativo. Universidad Tecnológica Panamá.
Spadafora, A. (2015). Programa Basura Cero 2015-2035. https://basuracero.mupa.gob.pa/wp-content/uploads/2018/03/LIBRO-BASURA-CERO-2016-1era-Edicio?n.pdf
Sreelakshmi, K., Akarsh, S., Vinayakumar, R., & Soman, K. P. (2019). Capsule Neural Networks and Visualization for Segregation of Plastic and Non-Plastic Wastes. 2019 5th International Conference on Advanced Computing & Communication Systems (ICACCS).
TensorFlow. (2018). TensorFlow. https://www.tensorflow.org/learn?hl=es-419.
Tammina, S. (2019). Transfer learning using VGG-16 with Deep Convolutional Neural Network for Classifying Images. International Journal of Scientific and Research Publications (IJSRP). https://doi.org/10.29322/ijsrp.9.10.2019.p9420
Uribe, S. (2017). Implementación de redes neuronales y análisis de rendimiento para sistemas empotrados. Universidad Autónoma de Barcelona (UAB).