ayayon/papas-nativas-peru-83-variedades

Papas Nativas Peruanas — 83 Variedades (UNSAAC 2024)

Colección de imágenes de 83 variedades de papas nativas peruanas para clasificación visual mediante modelos de visión computacional.

Descripción del dataset

Dataset recopilado de forma colaborativa por estudiantes de Ingeniería Informática de la Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco (UNSAAC) en el curso de Aprendizaje Automático (2024).

Las imágenes fueron capturadas en condiciones variadas (distintos dispositivos móviles, ángulos e iluminación), lo que proporciona diversidad natural útil para entrenar modelos robustos para clasificación en condiciones reales.

Estructura

dataset/
├── dataset128x128/          # Imágenes originales 128×128 px
│   ├── V1/                  # Variedad 1 (~50 imágenes)
│   ├── V2/
│   └── ... (83 variedades)
├── dataset64x64/            # Mismas imágenes a 64×64 px
└── dataset_aumentation_128x128/  # Dataset aumentado 128×128 px
    ├── V1/                  # 300 imágenes por variedad (aug)
    └── ... (80 variedades)

Split	Resolución	Variedades	Imgs/variedad	Total aprox.
Original	128×128 px	83	~50	~4,150
Original	64×64 px	83	~50	~4,150
Augmentado	128×128 px	80	300	~24,000

Técnicas de augmentación aplicadas

• Rotaciones controladas (±15°)
• Ajustes de brillo/contraste (±20%)
• Volteo horizontal aleatorio

Resultados de clasificación con este dataset

Entrenando 4 arquitecturas CNN con el split aumentado (70% train / 15% val / 15% test):

Modelo	Accuracy	Parámetros
MobileNetV2 (custom)	91.67%	2.4M
SqueezeNet v1.1	91.16%	0.77M
VGG16 (transfer learning)	85.24%	18.9M
PapaNet (custom)	84.98%	1.3M

Ver detalles: github.com/chikiyu/cnn-clasificacion-papas

Limitaciones conocidas

• Las imágenes fueron capturadas con diferentes dispositivos móviles bajo condiciones no controladas de iluminación y ángulo.
• Los nombres de las variedades están codificados como V1–V83 (el mapeo exacto nombre quechua / nombre científico ↔ código está documentado en el paper del repositorio).
• El dataset de augmentación cubre 80 de las 83 variedades (3 con muy pocas imágenes originales fueron excluidas del proceso).

Cómo usar (Python)

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("ayayon/papas-nativas-peru-83-variedades", split="train")

O directamente con ImageFolder de PyTorch / TensorFlow:

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
generator = datagen.flow_from_directory(
    "dataset128x128/",
    target_size=(128, 128),
    batch_size=32,
    class_mode="categorical"
)

Autoría y créditos

Dataset recopilado como proyecto del curso de Aprendizaje Automático, UNSAAC 2024.

Autores del modelo y paper:

Torreblanca Paz, S. V., Pachari Lipa, M. A., & Sullcarani Diaz, B. E. (2024). Evaluación comparativa de arquitecturas CNN en la clasificación de 83 variedades de papas nativas andinas. Universidad Nacional San Antonio Abad del Cusco.

Licencia

CC BY-NC 4.0 — libre uso para investigación y educación, no comercial. Atribución requerida.