Uso de YOLOv8 y aumento de datos para la detección de microplásticos en agua

Los microplásticos presentes en el agua se han convertido en un problema ambiental grave, por lo que ha surgido la necesidad de desarrollar técnicas y herramientas para su detección y posterior eliminación. En este estudio, se utilizó el modelo de visión por computadora YOLO (You Only Look Once) en su versión 8, para la detección de microplásticos en agua, el cual fue entrenado utilizando un conjunto de 500 imágenes obtenidas mediante microscopio estereoscópico, derivadas de muestras recolectadas en dos zonas del Estado de México: Valle de Bravo y el municipio de Malinalco. Adicionalmente a este conjunto de imágenes se le aplicaron diferentes técnicas de aumento de datos, incluyendo, Resize, Crop, Flip, Brightness and Contrast, HSV, Gamma Correction, CLAHE, RGB Shift y Gaussian Blur, con el objetivo de generar un conjunto más diverso. Los resultados obtenidos indican que YOLO, entrenado con el conjunto aumentado, alcanzó una precisión de 0.825 y un mAP@50 de 0.73, valores superiores a los logrados con el conjunto original sin aumentos. En conclusión, YOLO, en combinado con técnicas de aumento de datos, muestra ser eficaz para la detección de microplásticos, sentando las bases para su aplicación práctica en el monitoreo de cuerpos de agua.