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Browse filesPortada del proyecto
- .gitattributes +2 -0
- README.md +42 -4
- curvas_entrenamiento.png +0 -0
- index.html +243 -18
- matriz_confusion_convnext-tiny.png +3 -0
- matriz_confusion_vit-base.png +3 -0
.gitattributes
CHANGED
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@@ -33,3 +33,5 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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| 33 |
*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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| 34 |
*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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| 35 |
*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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+
matriz_confusion_convnext-tiny.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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+
matriz_confusion_vit-base.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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README.md
CHANGED
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@@ -1,11 +1,49 @@
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title:
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emoji:
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colorTo:
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title: FitoAsistente
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emoji: 🌿
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colorFrom: blue
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colorTo: green
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sdk: static
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app_file: index.html
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pinned: false
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license: mit
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short_description: Diagnostico fitosanitario con ViT, ConvNeXt y VLM
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# FitoAsistente
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Proyecto Final de Inteligencia Artificial · Magíster en Data Science, Universidad San Sebastián
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Jonathan Núñez Moya · Francisco Rietta González
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Asistente multimodal para el diagnóstico fitosanitario de cultivos. Combina dos capacidades
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distintas de modelos fundacionales de Hugging Face:
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| Tarea | Modelos | Entrenamiento |
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| `image-classification` | ViT-Base/16, ConvNeXt-Tiny | Fine-tuning sobre PlantVillage, 38 clases |
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| `image-text-to-text` | SmolVLM-256M-Instruct | Zero-shot |
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## Modelos publicados
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- https://huggingface.co/JohnSupertramp2026/vit-base-plantvillage
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- https://huggingface.co/JohnSupertramp2026/convnext-tiny-plantvillage
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## Sobre este despliegue
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Desde julio de 2026 las cuentas gratuitas de Hugging Face solo pueden crear Spaces de tipo
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Static; los de tipo Gradio requieren plan PRO
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([foro oficial](https://discuss.huggingface.co/t/gradio-sdk-now-marked-as-paid-when-creating-a-new-space/177619)).
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Por eso este Space aloja la portada del proyecto y la aplicación Gradio se ejecuta desde un
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cuaderno de Google Colab, que publica una dirección pública con `share=True`. El código de la
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interfaz es el mismo en ambos casos.
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## Cómo actualizar la dirección de la aplicación
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En `index.html`, al final del archivo, cambia la constante:
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```js
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const URL_APP = "https://xxxxxxxx.gradio.live";
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```
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Si queda vacía, el botón se muestra desactivado con una explicación.
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curvas_entrenamiento.png
ADDED
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index.html
CHANGED
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@@ -1,19 +1,244 @@
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-
<!
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| 2 |
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<html>
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</html>
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| 1 |
+
<!DOCTYPE html>
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| 2 |
+
<html lang="es">
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| 3 |
+
<head>
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| 4 |
+
<meta charset="utf-8">
|
| 5 |
+
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
|
| 6 |
+
<title>FitoAsistente · Universidad San Sebastián</title>
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| 7 |
+
<style>
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| 8 |
+
:root{
|
| 9 |
+
--navy:#052A4A; --navy2:#0C3A5E; --blue:#297FD5; --teal:#00949D;
|
| 10 |
+
--steel:#435D74; --gold:#C0A264; --gray:#606163; --bg:#F7F9FC;
|
| 11 |
+
--card:#FFFFFF; --line:#DCE7F3;
|
| 12 |
+
}
|
| 13 |
+
*{box-sizing:border-box}
|
| 14 |
+
body{
|
| 15 |
+
margin:0; background:var(--bg); color:var(--gray);
|
| 16 |
+
font-family:Calibri,"Segoe UI",system-ui,-apple-system,sans-serif;
|
| 17 |
+
line-height:1.6; font-size:16px;
|
| 18 |
+
}
|
| 19 |
+
a{color:var(--blue); text-decoration:none}
|
| 20 |
+
a:hover{text-decoration:underline}
|
| 21 |
+
.wrap{max-width:960px; margin:0 auto; padding:0 24px}
|
| 22 |
+
|
| 23 |
+
header{background:var(--navy); color:#fff; padding:48px 0 40px}
|
| 24 |
+
header .eyebrow{
|
| 25 |
+
font-size:12px; letter-spacing:.14em; text-transform:uppercase;
|
| 26 |
+
color:#8FB4CE; font-weight:700; margin-bottom:18px;
|
| 27 |
+
}
|
| 28 |
+
header h1{margin:0 0 6px; font-size:46px; font-weight:700; letter-spacing:-.5px}
|
| 29 |
+
header .sub{font-size:19px; color:#C9DCEA; margin:0 0 26px; max-width:620px}
|
| 30 |
+
header .rule{height:3px; width:88px; background:var(--gold); margin-bottom:24px}
|
| 31 |
+
header .meta{font-size:14px; color:#A9C4D6}
|
| 32 |
+
|
| 33 |
+
.cta{
|
| 34 |
+
display:inline-block; background:var(--gold); color:var(--navy);
|
| 35 |
+
font-weight:700; padding:13px 26px; border-radius:6px; margin:6px 10px 6px 0;
|
| 36 |
+
font-size:16px;
|
| 37 |
+
}
|
| 38 |
+
.cta:hover{background:#D0B478; text-decoration:none}
|
| 39 |
+
.cta.ghost{background:transparent; color:#C9DCEA; border:1px solid #3C6484}
|
| 40 |
+
.cta.ghost:hover{background:#0C3A5E}
|
| 41 |
+
|
| 42 |
+
section{padding:44px 0; border-bottom:1px solid var(--line)}
|
| 43 |
+
section:last-of-type{border-bottom:none}
|
| 44 |
+
h2{color:var(--navy); font-size:27px; margin:0 0 6px; font-weight:700}
|
| 45 |
+
h2 + .lead{color:var(--steel); font-style:italic; margin:0 0 22px}
|
| 46 |
+
h3{color:var(--teal); font-size:18px; margin:26px 0 8px; font-weight:700}
|
| 47 |
+
|
| 48 |
+
.aviso{
|
| 49 |
+
background:#FFF8E8; border:1px solid #E8D9AE; border-left:4px solid var(--gold);
|
| 50 |
+
border-radius:6px; padding:18px 22px; margin:26px 0;
|
| 51 |
+
}
|
| 52 |
+
.aviso strong{color:var(--navy)}
|
| 53 |
+
|
| 54 |
+
.cards{display:grid; grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(220px,1fr)); gap:16px; margin-top:20px}
|
| 55 |
+
.card{background:var(--card); border:1px solid var(--line); border-radius:8px; padding:20px 22px}
|
| 56 |
+
.card h4{margin:0 0 4px; color:var(--navy); font-size:17px}
|
| 57 |
+
.card .tag{
|
| 58 |
+
display:inline-block; font-size:11px; letter-spacing:.09em; text-transform:uppercase;
|
| 59 |
+
color:var(--teal); font-weight:700; margin-bottom:8px;
|
| 60 |
+
}
|
| 61 |
+
.card p{margin:0; font-size:14.5px}
|
| 62 |
+
.card .big{font-size:30px; font-weight:700; color:var(--teal); line-height:1.2}
|
| 63 |
+
|
| 64 |
+
table{width:100%; border-collapse:collapse; margin:18px 0 6px; background:var(--card); font-size:14.5px}
|
| 65 |
+
th{background:var(--navy); color:#fff; text-align:left; padding:11px 13px; font-weight:700}
|
| 66 |
+
th:not(:first-child), td:not(:first-child){text-align:center}
|
| 67 |
+
td{padding:10px 13px; border-bottom:1px solid var(--line)}
|
| 68 |
+
tr:nth-child(even) td{background:#F3F8FD}
|
| 69 |
+
.win{color:var(--gold); font-weight:700}
|
| 70 |
+
caption{caption-side:bottom; text-align:left; font-size:13px; font-style:italic; color:var(--steel); padding-top:8px}
|
| 71 |
+
|
| 72 |
+
figure{margin:22px 0}
|
| 73 |
+
figure img{width:100%; border:1px solid var(--line); border-radius:6px; background:#fff}
|
| 74 |
+
figcaption{font-size:13px; font-style:italic; color:var(--steel); margin-top:7px}
|
| 75 |
+
.figpair{display:grid; grid-template-columns:1fr 1fr; gap:16px}
|
| 76 |
+
@media(max-width:700px){.figpair{grid-template-columns:1fr} header h1{font-size:34px}}
|
| 77 |
+
|
| 78 |
+
ul{padding-left:20px} li{margin-bottom:7px}
|
| 79 |
+
code{background:#EDF3FA; padding:2px 6px; border-radius:4px; font-size:13.5px; color:var(--navy)}
|
| 80 |
+
|
| 81 |
+
footer{background:var(--navy); color:#A9C4D6; padding:32px 0; font-size:14px}
|
| 82 |
+
footer a{color:#C9DCEA}
|
| 83 |
+
.gold-bar{height:4px; background:var(--gold)}
|
| 84 |
+
</style>
|
| 85 |
+
</head>
|
| 86 |
+
<body>
|
| 87 |
+
|
| 88 |
+
<header>
|
| 89 |
+
<div class="wrap">
|
| 90 |
+
<div class="eyebrow">Universidad San Sebastián · Facultad de Ingeniería · Magíster en Data Science</div>
|
| 91 |
+
<h1>FitoAsistente</h1>
|
| 92 |
+
<p class="sub">Asistente multimodal para el diagnóstico fitosanitario de cultivos, con modelos fundacionales de Hugging Face.</p>
|
| 93 |
+
<div class="rule"></div>
|
| 94 |
+
<a class="cta" id="btn-app" href="#" target="_blank" rel="noopener">Abrir la aplicación</a>
|
| 95 |
+
<a class="cta ghost" href="https://huggingface.co/JohnSupertramp2026/vit-base-plantvillage" target="_blank" rel="noopener">Modelo ViT</a>
|
| 96 |
+
<a class="cta ghost" href="https://huggingface.co/JohnSupertramp2026/convnext-tiny-plantvillage" target="_blank" rel="noopener">Modelo ConvNeXt</a>
|
| 97 |
+
<p class="meta" style="margin-top:26px">
|
| 98 |
+
Jonathan Núñez Moya · Francisco Rietta González<br>
|
| 99 |
+
Inteligencia Artificial — Prof. Manuel Alejandro Goyo · Agosto de 2026
|
| 100 |
+
</p>
|
| 101 |
+
</div>
|
| 102 |
+
</header>
|
| 103 |
+
<div class="gold-bar"></div>
|
| 104 |
+
|
| 105 |
+
<div class="wrap">
|
| 106 |
+
|
| 107 |
+
<section>
|
| 108 |
+
<h2>Qué hace</h2>
|
| 109 |
+
<p class="lead">Dos capacidades distintas de modelos fundacionales, en una sola aplicación</p>
|
| 110 |
+
<p>Subes la foto de una hoja y el sistema hace dos cosas que no son la misma. La <strong>clasifica</strong> entre 38 categorías fitopatológicas, y por separado <strong>la describe</strong> en lenguaje natural, sin comprometerse con un nombre de enfermedad.</p>
|
| 111 |
+
|
| 112 |
+
<div class="cards">
|
| 113 |
+
<div class="card">
|
| 114 |
+
<span class="tag">Capacidad 1 · image-classification</span>
|
| 115 |
+
<h4>ViT-Base/16 y ConvNeXt-Tiny</h4>
|
| 116 |
+
<p>Ajustados sobre PlantVillage. Devuelven una etiqueta entre 38 clases con su probabilidad. Se pueden ejecutar por separado o comparar lado a lado.</p>
|
| 117 |
+
</div>
|
| 118 |
+
<div class="card">
|
| 119 |
+
<span class="tag">Capacidad 2 · image-text-to-text</span>
|
| 120 |
+
<h4>SmolVLM-256M-Instruct</h4>
|
| 121 |
+
<p>Sin ajustar. Genera texto libre describiendo los síntomas visibles y responde preguntas abiertas sobre la imagen.</p>
|
| 122 |
+
</div>
|
| 123 |
+
</div>
|
| 124 |
+
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<h3>Por qué se necesitan las dos</h3>
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<p>El clasificador es preciso pero cerrado: ante una especie que nunca vio devuelve igual una de sus 38 etiquetas, con alta confianza y sin manera de decir «no sé». El modelo de lenguaje es impreciso pero abierto, y puede describir cualquier hoja. Cuando la descripción no calza con la etiqueta, esa discrepancia es una señal para desconfiar del diagnóstico.</p>
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</section>
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<section>
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<h2>Resultados</h2>
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<p class="lead">Comparación controlada sobre el conjunto de prueba, usado una sola vez</p>
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<table>
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<caption>Todas las condiciones idénticas salvo la arquitectura: 20 % estratificado de PlantVillage, partición 80/10/10, semilla 42, 3 épocas, lote 32, learning rate 5e-5, GPU T4.</caption>
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<thead>
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<tr><th>Modelo</th><th>Preentr.</th><th>Parámetros</th><th>Exactitud</th><th>Macro F1</th><th>Weighted F1</th><th>Latencia CPU</th></tr>
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</thead>
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<tbody>
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<tr><td>CNN desde cero <span style="color:#8A93A0">(referencia)</span></td><td>No</td><td>8,49 M</td><td>59,60 %</td><td>0,354</td><td>0,544</td><td>—</td></tr>
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<tr><td><strong>ViT-Base/16</strong></td><td>IN-21k</td><td>85,83 M</td><td class="win">99,08 %</td><td class="win">0,988</td><td class="win">0,991</td><td>395,0 ms</td></tr>
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<tr><td><strong>ConvNeXt-Tiny</strong></td><td>IN-1k</td><td>27,85 M</td><td>96,41 %</td><td>0,919</td><td>0,960</td><td class="win">119,6 ms</td></tr>
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</tbody>
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</table>
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<div class="cards">
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<div class="card"><div class="big">+63,4 pp</div><p>de macro F1 sobre la red entrenada desde cero, contra +39,5 pp de exactitud</p></div>
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<div class="card"><div class="big">+6,9 pp</div><p>de macro F1 de ViT sobre ConvNeXt, con solo 2,7 pp de diferencia en exactitud</p></div>
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<div class="card"><div class="big">3,3×</div><p>más rápido ConvNeXt en CPU, con un tercio de los parámetros</p></div>
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</div>
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<h3>Por qué la brecha es tan distinta según la métrica</h3>
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<p>ConvNeXt obtuvo un F1 de <strong>0,000</strong> en <code>Potato___healthy</code>, una clase con solo tres ejemplos en prueba, y <strong>0,182</strong> en <code>Corn___Cercospora_leaf_spot</code>. ViT resolvió las dos por encima de 0,900. Abandonar las clases pequeñas es exactamente el mismo patrón que había mostrado la red entrenada desde cero, y por eso elegimos ViT como modelo por defecto aunque sea más lento.</p>
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<p>Las dos arquitecturas coinciden en tres de sus cinco peores clases. Cuando los dos modelos fallan en lo mismo, la dificultad viene del problema y no del modelo.</p>
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<div class="figpair">
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<figure><img src="figuras/matriz_confusion_vit-base.png" alt="Matriz de confusión de ViT-Base"><figcaption>Matriz de confusión normalizada — ViT-Base/16</figcaption></figure>
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<figure><img src="figuras/matriz_confusion_convnext-tiny.png" alt="Matriz de confusión de ConvNeXt-Tiny"><figcaption>Matriz de confusión normalizada — ConvNeXt-Tiny</figcaption></figure>
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</div>
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<figure><img src="figuras/curvas_entrenamiento.png" alt="Curvas de entrenamiento"><figcaption>Pérdida y macro F1 de validación. ViT llegó a 0,981 de macro F1 en la primera época; ConvNeXt partió en 0,646 y necesitó las tres para llegar a 0,936.</figcaption></figure>
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</section>
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<section>
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<h2>Lo que aprendimos del modelo de lenguaje</h2>
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<p class="lead">Un resultado que nos hizo cambiar el diseño de la aplicación</p>
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<p>Probamos tres formas de pedirle lo mismo al modelo de visión y lenguaje, sobre una hoja de duraznero verde, con manchas pardo-rojizas y el borde superior desgarrado.</p>
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<table>
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<thead><tr><th>Formulación</th><th style="text-align:left">Respuesta</th><th style="text-align:left">Observación</th></tr></thead>
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<tbody>
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<tr><td>A · descripción libre</td><td style="text-align:left"><em>«dark green with reddish brown spots… damaged or torn in the middle»</em></td><td style="text-align:left">Correcta. Todo verificable en la imagen.</td></tr>
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<tr><td>B · síntomas guiados</td><td style="text-align:left"><em>«The leaf is brown… dry and appears to be dead»</em></td><td style="text-align:left">Falso: la hoja está verde y turgente.</td></tr>
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| 171 |
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<tr><td>C · con contexto</td><td style="text-align:left"><em>«Bacterial spot.»</em></td><td style="text-align:left">Repitió la etiqueta que le entregamos y dejó de describir.</td></tr>
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</tbody>
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</table>
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<p>Habíamos diseñado la aplicación para entregarle al modelo la clase predicha como contexto. Resultó contraproducente: un mecanismo de verificación que recibe la respuesta que debe verificar deja de verificar nada. La aplicación quedó con la instrucción más simple y con el contexto desactivado por defecto, disponible como casilla opcional.</p>
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</section>
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<section>
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<h2>Limitaciones</h2>
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<p class="lead">Lo que este trabajo no demuestra</p>
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<ul>
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<li><strong>El 99,08 % está inflado.</strong> PlantVillage contiene varias fotografías de la misma hoja física. La versión original trae particiones que preservan ese agrupamiento; nosotros repartimos al azar, así que es probable que fotos de una misma hoja hayan quedado en entrenamiento y en prueba. Infla las tres filas por igual, de modo que la comparación entre modelos sigue siendo válida, pero la cifra no estima el desempeño sobre hojas nuevas.</li>
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<li><strong>Laboratorio, no campo.</strong> Mohanty et al. (2016) documentaron que la exactitud cae al 31 % en fotografías de terreno.</li>
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<li><strong>Tres épocas es poco.</strong> ConvNeXt todavía venía subiendo en la tercera, así que su cifra final subestima su techo.</li>
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<li><strong>Muestras pequeñas.</strong> Varias clases tienen menos de diez ejemplos en prueba y sus F1 individuales son inestables.</li>
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<li><strong>Conjunto cerrado.</strong> El clasificador no tiene mecanismo de rechazo.</li>
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<li>La aplicación prioriza la atención de un profesional. No lo reemplaza.</li>
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</ul>
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<p>En lo metodológico, los dos hallazgos que más cambiaron nuestra lectura de los resultados —el buffer de barajado del experimento de referencia y el agrupamiento por hoja de PlantVillage— no tienen nada que ver con la arquitectura de los modelos.</p>
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</section>
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<section>
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<h2>Sobre este despliegue</h2>
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<div class="aviso">
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<p style="margin:0 0 10px"><strong>Por qué la aplicación no corre dentro de este Space.</strong></p>
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<p style="margin:0 0 10px">En julio de 2026 Hugging Face modificó su política: las cuentas gratuitas creadas después de ese cambio solo pueden crear Spaces de tipo <strong>Static</strong>, y los de tipo <strong>Gradio</strong> pasaron a requerir plan PRO. Está documentado en el <a href="https://discuss.huggingface.co/t/gradio-sdk-now-marked-as-paid-when-creating-a-new-space/177619" target="_blank" rel="noopener">foro oficial de Hugging Face</a>.</p>
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<p style="margin:0">La aplicación es exactamente la misma que habíamos preparado. Lo único que cambia es dónde se ejecuta el proceso: en vez del contenedor de Hugging Face, corre en un cuaderno de Google Colab y Gradio publica la dirección con <code>share=True</code>. Los dos modelos ajustados siguen publicados en el Hub, y esta portada está desplegada como Space Static.</p>
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</div>
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<h3>Componentes del proyecto</h3>
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<ul>
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<li><a href="https://huggingface.co/JohnSupertramp2026/vit-base-plantvillage" target="_blank" rel="noopener">ViT-Base/16 ajustado sobre PlantVillage</a> — 38 clases, publicado en el Hub</li>
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<li><a href="https://huggingface.co/JohnSupertramp2026/convnext-tiny-plantvillage" target="_blank" rel="noopener">ConvNeXt-Tiny ajustado sobre PlantVillage</a> — 38 clases, publicado en el Hub</li>
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<li><a href="https://huggingface.co/HuggingFaceTB/SmolVLM-256M-Instruct" target="_blank" rel="noopener">SmolVLM-256M-Instruct</a> — usado sin modificar</li>
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<li><a href="https://huggingface.co/datasets/BrandonFors/Plant-Diseases-PlantVillage-Dataset" target="_blank" rel="noopener">Dataset PlantVillage</a> — 54.305 imágenes, 38 clases</li>
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<li>Esta portada, desplegada como Space Static en Hugging Face</li>
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</ul>
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+
</section>
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</div>
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<div class="gold-bar"></div>
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<footer>
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<div class="wrap">
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<strong style="color:#fff">Universidad San Sebastián</strong> · Facultad de Ingeniería · Magíster en Data Science<br>
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Proyecto Final de Inteligencia Artificial · Prof. Manuel Alejandro Goyo · Agosto de 2026<br>
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Jonathan Núñez Moya · Francisco Rietta González
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</div>
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</footer>
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<script>
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// Dirección pública de la aplicación (Gradio con share=True desde Colab).
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// Cambiarla aquí cada vez que se levante el cuaderno.
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const URL_APP = "";
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const b = document.getElementById("btn-app");
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if (URL_APP) {
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b.href = URL_APP;
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} else {
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b.textContent = "Aplicación no disponible en este momento";
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b.style.background = "#3C6484";
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| 231 |
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b.style.color = "#C9DCEA";
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b.style.cursor = "default";
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b.removeAttribute("target");
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| 234 |
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b.addEventListener("click", e => {
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e.preventDefault();
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alert("La aplicación se levanta desde un cuaderno de Colab durante la presentación.\n\n" +
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"Si estás revisando esto fuera de ese horario, los modelos siguen disponibles " +
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| 238 |
+
"en el Hub y se pueden probar directamente desde sus fichas.");
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| 239 |
+
});
|
| 240 |
+
}
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| 241 |
+
</script>
|
| 242 |
+
|
| 243 |
+
</body>
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| 244 |
</html>
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matriz_confusion_convnext-tiny.png
ADDED
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Git LFS Details
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matriz_confusion_vit-base.png
ADDED
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Git LFS Details
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